Tutorial para principiantes de Vectara: Construyendo una Aplicación de Consulta Legal

Introducción al Ecosistema Vectara

Bienvenido al reino de Vectara, una plataforma donde la búsqueda trasciende a nuevos horizontes impulsados por la IA Generativa. En este artículo, desvelaremos la esencia del ecosistema Vectara, su funcionamiento fundamental y proporcionaremos un viaje visual a través de los materiales oficiales de Vectara para mejorar su comprensión.

Visión General del Ecosistema Vectara

Vectara tiene como objetivo redefinir cómo los usuarios interactúan con los datos y el conocimiento, facilitando un viaje sin interrupciones desde una consulta del usuario hasta la respuesta más relevante. La plataforma cuenta con un pipeline de búsqueda y resumen comprensivo pero personalizable, lo que la convierte en una plataforma impulsada por API y fácil de usar para desarrollar aplicaciones enriquecidas con capacidades de búsqueda semántica e IA Generativa. Los desarrolladores pueden crear aplicaciones de GenAI que incorporen motores de recuperación de última generación y características de resumen, mejorando significativamente la experiencia del usuario.

Funcionamiento Fundamental y Flujo de Trabajo

El corazón de Vectara es su plataforma de búsqueda neuronal pura, que se enriquece aún más con procesamiento de lenguaje natural listo para producción. El flujo de trabajo es sencillo pero poderoso:

• Ingesta de Datos: Ingesta tus datos en el corpus de Vectara utilizando la API de Indexación.
• Ejecución de Consultas: Aprovecha la API de Búsqueda para ejecutar consultas contra los datos indexados, recuperando información altamente relevante de manera rápida.

La belleza de Vectara radica en su plataforma accesible por API, proporcionando un lienzo expansivo para que los desarrolladores creen sus propias soluciones de GenAI, integrándolas sin problemas en sus aplicaciones.

Sumérgete en la Consola de Vectara

Para entender verdaderamente el potencial de Vectara, exploremos su consola, que sirve como el epicentro para administrar tu cuenta:

• Creando Corpora: Comienza tu viaje estableciendo un corpus, el refugio seguro de tus datos listo para consultas. Así es como navegar por este proceso sencillo:
• Nombrar Tu Corpus: Asigna un identificador único para tu corpus.
• Proporcionar una Descripción: Describe brevemente el propósito o contenido de tu corpus.
• Elegir un Modelo de Incapsulación: Selecciona el modelo de incapsulación que mejor se alinee con tus necesidades.
• Especificar Atributos de Filtro (Opcional): Agrega atributos de filtro para una mayor refinación si es necesario.
• Gestión de Acceso a la API: Administra el acceso a la API sin esfuerzo a través de la pestaña de acceso a la API, visible en la barra lateral una vez que se otorgan los permisos necesarios.
• Colaboración en Equipo: Invita a miembros del equipo a la consola de Vectara, asigna roles y establece permisos para fomentar un entorno de proyecto colaborativo.
• Gestión de Facturación: Mantén un seguimiento del uso de tu cuenta y gestiona los detalles de facturación para un acceso ininterrumpido a los servicios de Vectara.

Esta sección ha rozado la superficie de las ofertas de Vectara. A medida que profundizamos en nuestro caso de uso elegido, la utilidad y el poder de Vectara se desplegarán aún más, ilustrando cómo se puede aprovechar para aplicaciones de Soporte al Cliente.

Introducción a la Aplicación de Consulta Legal

Emprende este viaje revelador mientras desvelamos la Aplicación de Consulta Legal meticulosamente elaborada utilizando Streamlit, Vectara y Langchain. Esta innovadora aplicación está diseñada para desmitificar el proceso de consulta legal, permitiendo a personas o entidades que necesitan orientación legal hacerlo de manera fácil y eficiente al cargar un simple documento PDF.

Consulta Legal

El foco de este tutorial es un caso de uso profundamente arraigado en el dominio legal. Con una creciente demanda de consultas legales rápidas y accesibles, esta aplicación surge como un faro de conveniencia. Al aprovechar el poder de la automatización y la inteligencia artificial, ofrece asesoría legal preliminar derivada de los documentos cargados, haciendo que la asistencia legal esté a solo un clic de distancia.

Concepto y Estructura de la Aplicación

Esta aplicación tiene como objetivo ofrecer una plataforma centrada en el usuario donde obtener consultas legales sea un paseo fácil con solo cargar un documento PDF. El poder colaborativo de Streamlit, Vectara y Langchain sirve como la base de esta aplicación, orquestando un entorno robusto e intuitivo.

Streamlit

Streamlit es el arquitecto detrás de la interfaz web interactiva de nuestra aplicación. Fomenta un viaje de usuario fluido, con widgets para cargas de archivos y presentando elegantemente la salida de la consulta para una experiencia de navegación placentera.

Vectara

Vectara sirve como el eje que mejora las capacidades de esta aplicación. Al aprovechar la inteligencia artificial y las tecnologías de redes neuronales para el procesamiento de lenguaje natural, Vectara facilita una comprensión más profunda de las consultas de los usuarios y proporciona respuestas extraordinariamente relevantes. En nuestra aplicación, Vectara procesa los documentos legales subidos por los usuarios, extrayendo información legal crucial que forma la base de las consultas automatizadas proporcionadas.

Langchain

Langchain potencia el aspecto de generación de texto de la aplicación, filtrando las percepciones legales extraídas por Vectara para generar asesoría legal automatizada. Esta piedra angular permite que la aplicación proporcione consultas basadas en texto, asegurando que el asesoramiento legal sea fácilmente accesible.

La arquitectura de la aplicación es elegantemente simple pero poderosa. La interfaz fácil de usar, elaborada con Streamlit, facilita la carga sin esfuerzo de documentos PDF. Una vez que se carga un documento, Vectara entra en acción, procesando el documento para extraer percepciones legales, seguido de Langchain generando asesoría legal que se muestra rápidamente al usuario. Esta sinergia asegura que los usuarios no solo reciban consultas legales inmediatas, sino también tengan la opción de discusiones adicionales con expertos legales, si así lo desean.

Sumérgete en este Tutorial

Sumérgete en este tutorial mientras recorremos el viaje de desarrollo de la Aplicación de Consulta Legal y exploramos su plétora de características que aguardan tu descubrimiento!

Preparando el Escenario: Guía de Configuración e Instalación

Antes de sumergirse en el código y explorar las complejidades de nuestra aplicación, es vital preparar el escenario adecuadamente. Este segmento te guiará a través del procedimiento de configuración e instalación de los componentes necesarios para nuestra aplicación, asegurando un comienzo suave mientras nos aventuramos en el desarrollo.

Paso 1: Crear un Entorno Virtual

Crear un entorno virtual es una buena práctica para manejar dependencias y asegurar que tu aplicación funcione constantemente en varias configuraciones.

Activar el entorno virtual:

En Windows:

python -m venv myenv
myenv\Scripts\activate

En macOS y Linux:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate

Paso 2: Instalar Paquetes Necesarios

Instala los paquetes necesarios usando pip:

pip install streamlit vectara langchain

Paso 3: Crear el Archivo .env

Crea un archivo llamado .env en el directorio raíz de tu proyecto para almacenar tus variables de entorno. Así es como debe lucir tu archivo .env:

VECTARA_API_KEY=your_api_key_here
CUSTOMER_ID=your_customer_id_here
CORPUS_ID=your_corpus_id_here
CLIENT_SECRET=your_client_secret_here

Paso 4: Instrucciones de Configuración

¡Bienvenido al Paso 4! En esta fase crucial, recorreremos la obtención de las claves y credenciales específicas para iniciar tu aplicación. Seguir de cerca cada instrucción asegura una configuración suave y sin errores.

1. Navegar al Panel de Control de Vectara y Iniciar Sesión: Abre tu navegador web, navega al Panel de Control de Vectara y inicia sesión con tus credenciales.
2. Proporcionar los Detalles Necesarios: Ingresa un nombre y una breve descripción para tu almacén de datos.
3. Agregar Tus Datos: En la sección de corpora, serás redirigido a la página 'Agregar Datos' donde puedes agregar datos manualmente o utilizar el fragmento de código proporcionado.
4. Acceder a la Pestaña de Control: Navega a la pestaña 'Control de Acceso' y haz clic en el botón crear clave API.
5. Crear Tu Clave API: Nombra tu clave API, asegurando que tanto el Servicio de Consulta como el Servicio de Índice estén seleccionados.
6. Asegura Tu Clave API: Copia tu clave API y agrégala a tu archivo .env.
7. Obtener IDs de Corpus y Cliente: Copia el ID de corpus e intégralo junto con el ID de cliente en tu archivo .env. También agrega el secreto del cliente al archivo .env.

Importando Bibliotecas Necesarias: Estableciendo la Fundación

Antes de profundizar en los detalles de la construcción de nuestra aplicación, es esencial importar las bibliotecas necesarias que potenciarán nuestro código. Esto establece la base para crear una interfaz web interactiva, inicializando Vectara, agilizando el pipeline de NLP e integrando todos los componentes para una experiencia de usuario sin problemas.

Streamlit: Creando la Interfaz Web

Streamlit ayuda en la creación de una interfaz web fácil de usar para la aplicación, facilitando la creación de widgets interactivos como entradas de texto y cargadores de archivos. Se puede crear una barra lateral para configuración, donde los usuarios cargan un archivo PDF e ingresan las claves API necesarias.

Vectara: Inicialización y Recuperación de Documentos

Vectara se inicializa utilizando una función simplificada que oculta las complejidades de la interacción con la API, haciéndola accesible para principiantes. Se inicializa un cliente de Vectara con credenciales esenciales para interactuar con los servicios de Vectara. La función get_knowledge_content abstrae el proceso de consulta para recuperar documentos pertinentes en función de la entrada del usuario.

Langchain: Agilizando el Pipeline de NLP

Langchain se utiliza para establecer un pipeline de NLP que procesa la entrada del usuario y genera respuestas, abstraiendo las complejidades asociadas con el manejo de modelos de lenguaje.

Integrando y Ejecutando la Aplicación

Esta configuración integra Streamlit, Vectara y Langchain para crear una experiencia de usuario fluida donde la entrada del usuario se captura a través de st.chat_input de Streamlit, Vectara se consulta para contenido de conocimiento relevante, y Langchain procesa la entrada para generar una respuesta.

Resultado Final: Comprendiendo Tu Derecho y Asegurando Asistencia Legal

Emprender la aventura de crear la Aplicación Vectara en un escenario de uso legal ha sido un viaje notable. La plataforma construida no solo es técnicamente sólida, sino que sirve como un faro de asistencia legal para quienes la necesiten.

Un Tour Visual a Través de la Interfaz:

El diseño centrado en el usuario de nuestra aplicación asegura que navegar a través de la multitud de información legal sea fácil. ¡Los usuarios pueden cargar sus PDFs, ingresar sus claves y enviar para proceder!

Base de Conocimiento Legal: Tu Asesor Legal Personal

El núcleo de la Aplicación Vectara radica en su robusta base de conocimiento legal, permitiendo a los usuarios sumergirse en un mar de información legal, entender las leyes y encontrar respuestas a sus consultas legales con solo unos pocos clics.

Conclusión

El viaje de crear la Aplicación Vectara en un escenario de uso legal ha sido una experiencia de exploración técnica y un compromiso para hacer la ayuda legal más accesible. A través de este proyecto, se ha establecido una plataforma donde la comprensión legal está disponible para todos, trascendiendo las barreras tradicionales. La Aplicación Vectara se erige como un testimonio de la fusión de la experiencia legal con tecnología de vanguardia, promoviendo un paisaje donde buscar asistencia legal no se considera un obstáculo, sino como una accesibilidad cotidiana.

Demostración en Vivo y Exploración Adicional

Experimenta la aplicación de primera mano y sumérgete más profundo en su mecánica. Para una mirada más detallada al código y los mecanismos subyacentes, visita el proyecto en Hugging Face.