Tutorial de Chroma: Mejora GPT-3.5 con capacidad similar a la memoria

¿Por qué debería mi chatbot tener capacidad de memoria?

Integrar habilidades similares a la memoria en un chatbot mejora significativamente la experiencia del usuario al permitir que el bot haga referencia a intercambios pasados mientras formula respuestas. Este tutorial tiene como objetivo guiarte en la integración de una base de datos Chroma con el modelo GPT-3.5 de OpenAI, permitiendo que tu chatbot recuerde interacciones anteriores, mejorando así su mantenimiento de contexto durante conversaciones prolongadas. Tal característica no solo supera las limitaciones relacionadas con el tamaño de la ventana de contexto inherente a ciertos modelos de OpenAI, sino que también conserva tokens para un uso más eficiente, enriqueciendo en última instancia la calidad de la experiencia del usuario en tu aplicación de IA.

Entendiendo la Incrustación

En el procesamiento del lenguaje natural (NLP), la incrustación se refiere a una representación vectorial donde elementos similares están representados por vectores cercanos y elementos disímiles por vectores distantes. Como un concepto familiar para aquellos que han trabajado en Visión por Computadora o utilizado marcos de detección de objetos en imágenes como OpenCV, las incrustaciones identifican efectivamente similitudes en los datos, incluido el texto.

Estas incrustaciones capturan el significado semántico de palabras y frases, permitiendo operaciones matemáticas como la medición de similitud coseno entre dos vectores. Esta capacidad permite que el chatbot entienda las conversaciones semánticamente en lugar de simplemente memorizar frases exactas, mejorando así su rendimiento al recordar interacciones pasadas relevantes.

El Papel de ChromaDB

ChromaDB es una base de datos de incrustaciones de código abierto diseñada para almacenar incrustaciones con sus metadatos asociados. Proporciona funcionalidades integradas para incrustar documentos—convirtiendo texto en vectores—y consultar estas incrustaciones almacenadas en función de la similitud semántica.

Requisitos Previos

Conocimiento básico de Python
Acceso al GPT-3.5 de OpenAI
Una base de datos Chroma configurada

Esquema

Inicializando el Proyecto
Configurando las Bibliotecas Requeridas
Escribir el Archivo Principal
Probando el Chatbot Básico
Configurando la Base de Datos Chroma
Probando el Chatbot Mejorado
Discusión

1. Inicializando el Proyecto

¡Es hora de empezar a programar! Comienza creando un directorio de proyecto llamado chroma-openai y establece un nuevo entorno virtual para garantizar que las dependencias se mantengan aisladas de tu entorno global.

Activa el entorno virtual utilizando los comandos apropiados para tu sistema operativo:

En Windows: (tu comando aquí)
En Linux/MacOS: (tu comando aquí)

Tu terminal debe reflejar la activación del entorno con el nombre del entorno virtual entre paréntesis.

2. Configurando las Bibliotecas Requeridas

Para mantener las cosas simples, instala las siguientes bibliotecas:

openai – para interactuar con el modelo GPT-3.5
chromadb – para almacenar incrustaciones
halo – para indicadores de carga en solicitudes

3. Escribiendo los Archivos del Proyecto

Crea un archivo llamado main.py. Comienza importando las dependencias necesarias:

import openai
import halo
# Más importaciones

Carga las variables constantes desde un archivo .env, asegurándote de que tus claves API permanezcan seguras.

4. Probando el Chatbot Básico

Ejecuta tu chatbot e interactúa con él para ver las respuestas generadas por GPT-3.5. Realiza un seguimiento de los tokens utilizados para la conversación.

5. Configurando la Base de Datos Chroma

Modifica el archivo main.py para incluir la inicialización de la base de datos Chroma:

Importar las bibliotecas necesarias
Inicializar ChromaDB y su configuración requerida
Almacenar el historial de chat y los metadatos relevantes

6. Probando el Chatbot Mejorado

Ejecuta el script nuevamente y observa cómo el bot retiene la memoria de conversaciones anteriores consultando la base de datos de Chroma para interacciones relevantes, mejorando efectivamente su comprensión contextual.

7. ¡Terminémoslo!

En conclusión, la integración de ChromaDB con un chatbot GPT-3.5 proporciona un medio poderoso para lograr una capacidad similar a la memoria, mejorando la interacción y el compromiso del usuario. Al aprovechar las incrustaciones y las consultas perspicaces, los desarrolladores pueden crear chatbots más receptivos e inteligentes.

Recursos Adicionales

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