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Descifrando Pinecone AI: Desbloqueando el Potencial de la Búsqueda Semántica

Akira Sakamoto
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Akira Sakamoto

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Cuando se trata de manejar grandes cantidades de datos en los ecosistemas digitales modernos, tener un sistema robusto y eficiente para el almacenamiento y recuperación de datos es fundamental. Aquí es donde entra en juego Pinecone AI. Con una función principal de bases de datos vectoriales y capacidades sofisticadas de integración, Pinecone está redefiniendo cómo interactuamos con los datos. Sumergámonos más en las características de Pinecone y en cómo aprovecha la búsqueda semántica.

Comprendiendo el Sistema de Bases de Datos Vectoriales de Pinecone

A diferencia de las bases de datos convencionales, las únicas bases de datos vectoriales de Pinecone ofrecen un enfoque transformador para el manejo de datos. Esta funcionalidad principal permite a los usuarios cargar sus datos desde diversas fuentes en estas bases de datos vectoriales, lo que lleva a potentes capacidades de búsqueda semántica. Esto supone una mejora significativa en comparación con las búsquedas basadas en palabras clave tradicionales, ofreciendo resultados más relevantes y precisos.

Además, Pinecone amplía la noción de las bases de datos más allá de meros repositorios de datos, convirtiéndolas en sistemas inteligentes capaces de comprender el contexto y el significado de los datos. Esta comprensión semántica de los datos, o como lo llama Pinecone - 'Integraciones Vectoriales de Modelos de Procesamiento del Lenguaje Natural', es un elemento transformador para una multitud de aplicaciones, incluyendo chatbots, sistemas de recomendación y más.

El Poder de las Capacidades de Integración de Pinecone

La eficacia de Pinecone se amplifica aún más con su compatibilidad con otras tecnologías de vanguardia, como OpenAI, Haystack y co:here. Con estas integraciones, personalizar tus operaciones de datos y generar resultados más refinados se vuelve muy fácil. Ya sea utilizando los modelos de lenguaje de OpenAI para generar texto similar al humano o aprovechando las funcionalidades de Haystack para mejorar la recuperación de información, Pinecone facilita todo esto.

Desglosemos el proceso de integración de datos y búsqueda en Pinecone para una mejor comprensión.

Pinecone en Acción: Una Demostración Simplificada

Una vez que hayas instalado el cliente de Pinecone, deberás inicializarlo con tu clave de API y configuración de entorno. Esta clave de API se administra dentro de la sencilla pero efectiva consola de gestión de Pinecone. La inicialización del cliente de Pinecone puede verse así:

pip install pinecone-client
import pinecone
pinecone.init(api_key="xxxxxxxx-xxxx-xxxx-xxx-xxxx", environment="us-west1-gcp")

Crear una base de datos vectorial, o un 'índice' como lo llama Pinecone, es solo un par de líneas de código. Por ejemplo, podemos crear un índice llamado 'pod1' e insertar algunos datos vectoriales en él, de la siguiente manera:

index=pinecone.Index(index_name="pod1")
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
     data={
         "id": ["A", "B", "B", "C", "D", "E"],
         "vector":[
           [1.,1.,1.],
           [1.,2.,3.],
           [2.,1.,1.],
           [3.,2.,1.],
           [2.,2.,2.]]
     })
index.upsert(vectors=zip(df.id,df.vector))
index.describe_index_stats()

Con los datos en nuestra base de datos vectorial, podemos realizar una búsqueda semántica o una 'consulta' para recuperar las mejores 'k' coincidencias a nuestro vector. La consulta devuelve una puntuación y los valores, lo que significa la relevancia del resultado de la búsqueda.

index.query(
     queries=[[1.,2.,3.]],
    
 
 top_k=3,
     include_values=True)

Esta demostración sencilla ilustra la facilidad y el poder de utilizar Pinecone para tus necesidades de datos.

A medida que profundizamos en las ofertas de Pinecone, se hace evidente su potencial para interrumpir el ámbito de la gestión de datos. Las potentes bases de datos vectoriales, las sólidas capacidades de integración y una intuitiva consola de gestión lo convierten en una herramienta convincente para cualquier proyecto intensivo en datos. Con Pinecone AI, estás aprovechando verdaderamente el poder de la búsqueda semántica, lo que conduce a operaciones de datos más precisas, relevantes e inteligentes.

Construyendo los Componentes de un Chatbot Basado en el Conocimiento

Web Scraper

Nuestro primer componente es un web scraper. Para crear el web scraper, utilizamos Puppeteer, una biblioteca de Node.js que proporciona una API de alto nivel para controlar navegadores headless Chrome o Chromium.

Aquí tenemos una función de ejemplo que extrae contenido de una página web utilizando Puppeteer:

async function scrape_researchr_page(url: string, browser: Browser): Promise<string> {
    const page = await browser.newPage();
    await page.setJavaScriptEnabled(false);
    await page.goto(url);
 
    const element = await page.waitForSelector('#content > div.row > div', {
        timeout: 100
    });
 
    // ... más código aquí ...
 
    return turndownService.turndown(html_of_element);
}

La función extrae el contenido HTML y luego convierte el HTML en Markdown utilizando la biblioteca turndown. Esto se debe a que GPT (la IA que usaremos más adelante) entiende mejor el Markdown que el HTML.

Text Splitter

A continuación, dividimos el texto en Markdown en fragmentos más pequeños utilizando la clase MarkdownTextSplitter del paquete langchain/text_splitter:

const textSplitter = new MarkdownTextSplitter({
    chunkSize: 1000,
    chunkOverlap: 20
});
const chunks = await textSplitter.splitText(markdowns.join('\n\n'));

Generador de Embeddings

Generamos embeddings para nuestros fragmentos de texto utilizando la API de Embedding de OpenAI y la clase OpenAIEmbeddings del paquete langchain/embeddings:

const embeddingModel = new OpenAIEmbeddings({ maxConcurrency: 5 });

Almacén de Vectores de Pinecone

Para almacenar y recuperar nuestros embeddings de manera eficiente, utilizamos Pinecone como nuestra base de datos vectorial:

import {PineconeClient} from "@pinecone-database/pinecone";
 
const client = new PineconeClient();
await client.init({
    apiKey: PINECONE_API_KEY,
    environment: PINECONE_ENVIRONMENT,
});
 
export const pineconeIndex = client.Index(PINECONE_INDEX);

Langchain LLM

Finalmente, combinamos un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) con nuestra base de datos vectorial de Pinecone para responder preguntas basadas en el contenido de la base de datos vectorial:

const model = new ChatOpenAI({ temperature: 0.9, openAIApiKey: OPENAI_API_KEY, modelName: 'gpt-3.5-turbo' });
 
const chain = VectorDBQAChain.fromLLM(model, vectorStore, {
k: 5,
returnSourceDocuments: true
});

Con estos componentes, creamos un punto final en SvelteKit para manejar las solicitudes de los usuarios:

export const POST = (async ({ request }) => {
    //... código de manejo de solicitudes aquí...
}) satisfies RequestHandler;

A través de este tutorial, vemos cómo Pinecone, junto con la API de Embedding de OpenAI y langchain.js, puede impulsar un innovador chatbot basado en el conocimiento. Este caso de uso no solo muestra la versatilidad de Pinecone, sino que también resalta sus aplicaciones prácticas en la alimentación de aplicaciones de IA avanzadas.

Conclusión

A medida que la tecnología de IA continúa evolucionando, es evidente que los chatbots desempeñarán un papel importante en la mejora de la participación de los clientes y la automatización de tareas tediosas. Al aprovechar el poder de Pinecone, la API de Embedding de OpenAI y Langchain.js, podemos construir chatbots basados en el conocimiento que ofrecen respuestas de alta calidad y precisas en contexto a las consultas de los usuarios. Aunque la implementación puede parecer desalentadora al principio, seguir esta guía paso a paso sin duda facilitará el proceso. Exploremos las posibilidades y aprovechemos el potencial de la IA para innovar en esta era digital.

Preguntas Frecuentes

P: ¿Qué es una base de datos vectorial?

R: Una base de datos vectorial está diseñada para almacenar y consultar vectores de manera eficiente. Te permiten buscar vectores similares en función de su similitud en un espacio de alta dimensión. Pinecone es un ejemplo de una base de datos vectorial que usamos en este tutorial.

P: ¿Por qué necesitamos convertir HTML a Markdown en el web scraping?

R: La conversión de HTML a Markdown simplifica el texto, lo que facilita su comprensión y procesamiento para GPT-3. También reduce el número de tokens utilizados, lo que hace que las llamadas a la API sean más económicas.

P: ¿Por qué necesitamos fragmentar los datos de texto antes de procesarlos?

R: La fragmentación de los datos de texto los hace más manejables para que el modelo procese la información. Si tienes archivos Markdown muy estructurados, un fragmento podría ser equivalente a una subsección. Si el Markdown proviene de HTML y tiene menos estructura, nos basamos en un tamaño de fragmento fijo.

P: ¿Cómo ayuda Pinecone en el desarrollo de un chatbot basado en el conocimiento?

R: Pinecone actúa como una base de datos vectorial, almacenando y recuperando vectores de alta dimensión de manera eficiente. Ayuda en el almacenamiento y recuperación de embeddings generados en el proceso de desarrollo del chatbot.

P: ¿Cómo contribuye langchain.js a este chatbot?

R: langchain.js es una biblioteca de JavaScript para frameworks de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Facilita el trabajo con Pinecone y OpenAI y contribuye a proporcionar capacidades de preguntas y respuestas para nuestro chatbot.