Mejora tu base de conocimientos de chatbot con el modelo Claude de Anthropic y Chroma

Introducción

Anthropic, una empresa líder global en IA, ha introducido recientemente el revolucionario Modelo Claude. Esta herramienta de IA innovadora está siendo adoptada por grandes jugadores tecnológicos como Notion y Quora, mostrando su notable versatilidad en varias aplicaciones, incluidas conversaciones, procesamiento de texto y codificación. En este tutorial, exploraremos las características únicas del modelo Claude y cómo aprovechar sus capacidades para mejorar la funcionalidad de los chatbots.

El Poder de ChromaDB y los Embeddings

Los embeddings juegan un papel fundamental en el procesamiento del lenguaje natural y el aprendizaje automático al capturar el significado semántico a través de representaciones vectoriales. ChromaDB, una base de datos de embeddings de código abierto, permite a los usuarios almacenar y consultar embeddings de manera efectiva. Esta sección profundiza en el dinámico mundo de los embeddings y cómo ChromaDB puede mejorar la búsqueda y recuperación de texto.

Requisitos Previos

• Conocimientos básicos de Python
• Acceso a la API de Claude de Anthropic
• Acceso a la API de OpenAI (para la función de embedding)
• Una base de datos Chroma configurada

Esquema

1. Inicializar el Proyecto
2. Configurar las Bibliotecas Requeridas
3. Escribir los Archivos del Proyecto
4. Probar el Chatbot Básico sin Conciencia del Contexto
5. Utilizar la Gran Ventana de Contexto de Claude
6. Probar el Chatbot con Conciencia del Contexto
7. Proporcionar Información Contextual a Claude
8. Evaluar el Chatbot Mejorado
9. Construir una Base de Conocimientos para Claude
10. Probar la Forma Final de Claude

1. Inicializando el Proyecto

Para comenzar, crearemos un nuevo directorio para nuestro proyecto llamado chroma-claude. Esto ayuda a mantener un espacio de trabajo organizado. A continuación, configuraremos un entorno virtual, que nos permitirá mantener las dependencias de nuestro proyecto separadas del entorno global de Python, evitando así conflictos entre diferentes proyectos.

Para crear el entorno virtual, utiliza el siguiente comando en tu terminal:

python -m venv env

Activa el entorno usando:

• Para Windows: . \env\Scripts\activate
• Para sistemas basados en Unix: source env/bin/activate

2. Configurando las Bibliotecas Requeridas

Instalaremos las bibliotecas necesarias utilizando pip. Esto incluye:

• chromadb: Para almacenar y consultar embeddings.
• anthropic: Para interactuar con el modelo Claude de Anthropic.
• halo: Para indicadores de carga durante las solicitudes.

Ejecuta el siguiente comando para instalar las bibliotecas:

pip install chromadb anthropic halo

3. Escribiendo los Archivos del Proyecto

A continuación, abre tu editor de código y crea un nuevo archivo llamado main.py. En este archivo, importaremos las bibliotecas necesarias y definiremos nuestra funcionalidad de chatbot.

Paso 1: Importar Bibliotecas Necesarias

import os
from dotenv import load_dotenv
from anthropic import ChatCompletion
from halo import Halo

load_dotenv()

Paso 2: Cargar Variables de Entorno

Utiliza el siguiente código para cargar datos sensibles como tu clave API:

API_KEY = os.getenv('CLAUDE_KEY')

Paso 3: Definir la Función de Generación de Respuestas

def generate_response(messages):
    spinner = Halo(text='Generando respuesta...', spinner='dots')
    spinner.start()
    # Inicializar cliente Claude y enviar solicitud
    client = ChatCompletion(api_key=API_KEY)
    response = client.create(messages=messages)
    spinner.stop()
    return response['choices'][0]['message']['content']

Paso 4: Definir la Función Principal y Manejar la Entrada del Usuario

def main():
    messages = [] # Inicializar el historial de la conversación
    while True:
        user_input = input('Tú: ')
        if user_input.lower() == 'salir':
            break
        messages.append({'role': 'user', 'content': user_input})
        response = generate_response(messages)
        messages.append({'role': 'assistant', 'content': response})
        print(f'Claude: {response}')

4. Probando el Chatbot Básico

Ejecuta el script usando el comando python main.py. Escribe mensajes para interactuar con el bot. En esta etapa, el bot no recuerda mensajes previos, lo que ilustra la falta de conciencia del contexto.

5. Aprovechando la Gran Ventana de Contexto de Claude

Para mejorar la funcionalidad, modifica el código para mantener el historial de conversación agregando las entradas del usuario y las respuestas del chatbot a la lista messages. Aumenta max_tokens_to_sample para permitir conversaciones más largas, reconociendo que las respuestas pueden variar según interacciones previas.

6. Probando el Chatbot con Conciencia del Contexto

Después de modificar el código, prueba el chatbot discutiendo temas específicos, como el videojuego Dota2. Esto ilustrará la capacidad de Claude para referirse a partes anteriores de la conversación.

7. Proporcionando Información Contextual a Claude

Para mejorar las respuestas de Claude, aliméntalo con información contextualmente relevante, como actualizaciones recientes o datos de wikis. Lee estos datos y úsalos para formar el contexto de las respuestas de Claude, asegurando interacciones más ricas.

8. Evaluando el Chatbot Mejorado

Prueba el conocimiento del bot sobre los suplementos proporcionados preguntando detalles específicos sobre los parches de Dota2. Monitorea el uso de tokens para garantizar que se mantenga dentro de los límites establecidos por la arquitectura de Claude.

9. Construyendo una Base de Conocimientos para Claude

Establece una base de conocimientos estructurada utilizando ChromaDB para permitir que Claude acceda a datos amplios y relevantes según sea necesario. Esto permitirá respuestas más precisas y conscientes del contexto a consultas complejas.

10. Probando la Forma Final de Claude

Realiza más pruebas haciendo preguntas específicas y complejas. Las respuestas de Claude ilustrarán la integración de la conciencia del contexto y la base de conocimientos, mostrando sus capacidades.

Conclusión

A través de esta guía detallada, hemos demostrado cómo utilizar eficazmente el modelo Claude de Anthropic e integrarlo con ChromaDB para crear un potente chatbot. Al proporcionar contexto y aprovechar una base de conocimientos, Claude puede ofrecer respuestas precisas y atractivas, allanando el camino para aplicaciones de IA innovadoras.