14. RAG – Parte 3: Dando Vida al Chatbot Conversacional

¡Hola y bienvenido/a al vídeo final de nuestro mini-proyecto del Chatbot RAG! Ya hemos construido una base sólida con el procesamiento de documentos y el almacenamiento de vectores. Ahora, vamos a añadir la IA conversacional que unirá todo.

Al final de este vídeo, tendrás un chatbot totalmente funcional que puede responder preguntas sobre tus documentos y recordar conversaciones anteriores.

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Paso 1: Añadir el Modelo de Lenguaje (El Cerebro Conversacional)

Nuestra base de conocimiento necesita un «cerebro» para poder hablar. Vamos a añadir un modelo de chat.

1. En tu flujo de trabajo del Chatbot RAG, haz clic en + Add Nodes -> Chat Models.
2. Para este ejemplo, usaremos Chat Mistral AI, pero recuerda que el proceso es idéntico para cualquier otro modelo (OpenAI, Google, etc.).
3. Configurar Credenciales:
   • Necesitarás una API Key de Mistral. Puedes obtenerla fácilmente en la plataforma de Mistral AI. Inicia sesión, ve a la configuración de tu cuenta y a la sección «API Keys» para crear una nueva.
   • De vuelta en Flowise, crea una nueva credencial, ponle un nombre y pega la clave.
4. Configuración del Modelo:
   • Selecciona el modelo que prefieras. Dejaremos el que viene por defecto.
   • (Opcional) Puedes ajustar parámetros como Max Tokens para controlar la longitud de la respuesta.

Este modelo de chat tomará los documentos que recuperemos y generará respuestas naturales y humanas basadas en esa información.

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Paso 2: La Pieza Maestra – La Cadena de Recuperación Conversacional

Este es el componente central que orquesta toda la conversación.

1. Ve a + Add Nodes -> Chains.
2. Arrastra el nodo Conversational Retrieval QA Chain al lienzo.

¿Qué hace este nodo tan especial?

• Recibe la pregunta del usuario y el historial de la conversación.
• Si es necesario, reformula la pregunta para que sea más clara.
• Busca en nuestra base de datos vectorial (el Vector Store) la información más relevante.
• Finalmente, le pasa tanto los documentos recuperados como el historial del chat al modelo de lenguaje para que genere una respuesta coherente.

Es lo que convierte nuestra herramienta de una simple «búsqueda» a un verdadero sistema conversacional.

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Paso 3: Añadir la Memoria

Para que la conversación sea fluida, el chatbot debe recordar lo que se ha dicho antes.

1. Ve a + Add Nodes -> Memory.
2. Arrastra el nodo Buffer Memory al lienzo. Este nodo guarda el historial reciente de la conversación y funciona perfectamente para la mayoría de los casos de uso.

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Paso 4: Conectar Todo el Flujo

Ahora, vamos a conectar todas las piezas para completar nuestro chatbot.

1. Conecta el Chat Mistral AI a la entrada Chat Model de la Conversational Retrieval QA Chain.
2. Conecta el In-Memory Vector Store (de la lección anterior) a la entrada Vector Store Retriever.
3. Conecta la Buffer Memory a la entrada Memory.

¡Tu flujo de trabajo RAG está completo! Deberías tener un diagrama que fluye desde la carga del documento hasta esta cadena conversacional final.

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Paso 5: ¡La Prueba de Fuego!

1. Guarda tu proyecto.
2. Asegúrate de haber cargado un documento en el File Loader del principio.
3. Ahora, vamos a probarlo a fondo en la ventana de chat.

Prueba 1: Comprensión General

• Tú: ¿De qué trata este documento?
• Chatbot: Debería darte un resumen preciso del contenido del documento.

Prueba 2: Pregunta Específica

• Tú: ¿Qué dice sobre [un tema específico del documento]? (Ej: ¿Qué dice sobre el Artículo 8 de la Convención Europea?)
• Chatbot: Debería extraer y presentar la información exacta relacionada con tu pregunta.

Prueba 3: Pregunta Fuera de Contexto (La prueba clave)

• Tú: ¿Qué es la fotosíntesis? (Suponiendo que no está en tu documento).
• Chatbot: Una respuesta ideal sería algo como: Basado en el contexto proporcionado, el documento no discute el término "fotosíntesis". Esto demuestra que el chatbot se ciñe a la información que le has dado, que es exactamente el objetivo de RAG.

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Conclusión y Cómo Mejorarlo

¡Felicidades! Has construido con éxito un sofisticado chatbot RAG que puede:

• Procesar y entender tus documentos.
• Responder preguntas con contexto relevante.
• Mantener una memoria conversacional.

Esta base se puede extender para innumerables aplicaciones: soporte al cliente, bases de conocimiento internas, asistentes de investigación y mucho más.

Ideas para Mejorar:

• Experimenta con diferentes tamaños de chunk y overlap en el Text Splitter.
• Prueba diferentes modelos de embedding.
• Reemplaza el In-Memory Vector Store por una base de datos persistente como Pinecone o Chroma para proyectos en producción.

Gracias por seguir este mini-proyecto. ¡Ahora tienes las habilidades para crear potentes aplicaciones de IA personalizadas con tus propios datos!