Cómo construir RAG con GPT4o

Tabla de contenidos:

1. Introducción 🌟

2. ¿Qué es el modelo gp40? 🔍

2.1. Velocidad y costo

2.2. Ventajas y mejoras

3. Creando un pipeline de Rack 🛠️

3.1. Implementación básica

3.2. Requisitos previos

3.3. Instalación de paquetes necesarios

3.4. Configuración de claves de API

3.5. Carga de datos como fuente

4. Conversión a una base de datos vectorial 📊

4.1. Uso de un modelo de embeddings de OpenAI

4.2. Ventajas de trabajar con una base de datos vectorial

5. Recuperación de información mediante preguntas y respuestas 📚

5.1. Creación de una cadena de preguntas y respuestas

5.2. Utilizando el modelo gp40 para responder preguntas

5.3. Ejemplos prácticos

6. Conclusiones 🎯

7. Recursos adicionales 📚

¿Cómo crear un pipeline de Rack usando el modelo gp40?

En este video, voy a mostrarte cómo crear un pipeline de Rack utilizando el último modelo gp40. El modelo gp40, anunciado por OpenAI, promete ser dos veces más rápido, cincuenta veces más barato y en general mejor que la generación anterior. Aunque esta implementación del pipeline de Rack será bastante básica, nuestro objetivo es mantener las cosas simples para que todos puedan entender el proceso. ¡Así que comencemos!

Primero, es importante asegurarse de tener las claves de API necesarias en el panel de OpenAI. Una vez hechos estos ajustes, debemos instalar todos los paquetes requeridos y configurar la clave de API en el entorno. A continuación, cargaremos una página web como nuestra fuente de datos. En este caso, utilizaremos los registros de juegos de LeBron James, ya que su estructura de datos es bastante compleja, lo que resultará interesante para evaluar la capacidad del modelo gp40 para comprender matices.

Después de cargar los datos, los convertiremos en una base de datos vectorial utilizando un modelo de embeddings de OpenAI. Esto nos permitirá trabajar con una representación numérica de los datos, mejorando la eficiencia de cálculos futuros.

Una vez que tengamos nuestra base de datos vectorial, podremos utilizar el modelo gp40 para crear un sistema de recuperación de información mediante preguntas y respuestas. Primero, importaremos las bibliotecas necesarias y llamaremos al modelo gp40. También utilizaremos un Prompt predefinido para simplificar las consultas. A continuación, crearemos una cadena de preguntas y respuestas utilizando la biblioteca Lang. Podremos realizar diferentes preguntas al modelo gp40 y evaluar sus respuestas.

Podemos ver que el modelo gp40 tiene buen rendimiento al responder preguntas sobre la tabla de datos de LeBron James. Además, podemos desafiar al modelo con datos más complicados, como los líderes de la temporada de la NBA en diferentes categorías estadísticas. El modelo gp40 es capaz de responder preguntas como "¿Quién es el quinto jugador en robos por partido?" de manera impresionante.

En resumen, el modelo gp40 de OpenAI ofrece un nuevo enfoque para la creación de pipelines de Rack. Su capacidad de comprensión y recuperación de información mediante preguntas y respuestas es destacable. Aunque esta implementación es básica, es un punto de partida para aquellos que deseen utilizar técnicas más avanzadas en el futuro.

¡Espero que hayas encontrado este video interesante! No olvides suscribirte para más contenido relacionado con machine learning y herramientas de ciencia de datos. ¡Nos vemos en el próximo video!