Tutorial para principiantes de Vectara: Creando una herramienta de consulta legal

Introducción al Ecosistema Vectara

Bienvenido al reino de Vectara, una plataforma donde la búsqueda trasciende a nuevos horizontes impulsada por la IA Generativa. Aquí, desvelaré la esencia del ecosistema Vectara, su funcionamiento fundamental y proporcionaré un recorrido visual a través de los materiales oficiales de Vectara para mejorar su comprensión.

Descripción General del Ecosistema Vectara

Vectara tiene la misión de 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 alberga un pipeline completo, pero fácil de personalizar, para búsqueda y resumen, convirtiéndola en una plataforma fácil de usar basada en API para construir aplicaciones impulsadas por búsqueda semántica e IA Generativa. A través de Vectara, los desarrolladores están empoderados para crear aplicaciones GenAI con un motor de recuperación de última generación y capacidad de resumen, elevando así la experiencia del usuario a un reino donde las preguntas encuentran respuestas precisas.

Funcionamiento Fundamental y Flujo de Trabajo

El latido de Vectara es su plataforma de búsqueda puramente neuronal enriquecida con procesamiento de lenguaje natural listo para producción. El flujo de trabajo es simple, pero poderoso:

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

La belleza de Vectara radica en su plataforma accesible a través de API, que es un lienzo para que los desarrolladores pinten sus soluciones GenAI, integrándolas en sus aplicaciones.

Sumérgete en la Consola de Vectara

Para entender verdaderamente el potencial de Vectara, profundicemos en su consola, que es el epicentro de la gestión de tu cuenta:

Creando Corpora

Inicia tu viaje estableciendo un corpus, el refugio seguro de tus datos, listo para ser consultado. Aquí te mostramos cómo navegar este proceso sencillo:

1. Nombra tu Corpus: Dale a tu corpus un identificador único.
2. Proporciona una Descripción: Describe brevemente el propósito o contenido de tu corpus.
3. Elige un Modelo de Embedding: Selecciona el modelo de embedding que mejor se alinee con tus necesidades.
4. Especifica Atributos de Filtro (Opcional): Tienes la opción de agregar atributos de filtro para una mayor refinación.

¡Así de fácil, tu corpus está configurado y listo para recibir datos!

Gestión de Acceso a API

Vectara te otorga las herramientas para gestionar sin problemas el acceso a la API. Utiliza la pestaña de acceso a la API, visible en la barra lateral una vez otorgados los permisos requeridos, para crear y gestionar fácilmente tus claves API y clientes de aplicaciones. Esta es tu puerta de entrada para aprovechar las capacidades de búsqueda robustas de Vectara.

Colaboración en Equipo

Mejora tu proyecto invitando a miembros del equipo a la consola de Vectara. Asigna roles, establece permisos y cultiva un entorno colaborativo, todo con el objetivo de refinar y perfeccionar tus soluciones de búsqueda.

Gestión de Facturación

Mantén la supervisión de tu uso de cuenta y gestiona tus detalles de facturación para garantizar un acceso ininterrumpido a los servicios de Vectara. Navega por el ecosistema con facilidad, asegurado de que tu cuenta está en buen estado.

Introducción a la Aplicación de Consulta Legal

Embárcate en un viaje perspicaz a través de este tutorial, donde desvelamos la Aplicación de Consulta Legal meticulosamente elaborada usando Streamlit, Vectara y Langchain. Esta innovadora aplicación está diseñada para desmitificar el proceso de consulta legal para individuos o entidades que necesitan orientación legal. Con solo subir un simple documento PDF, los usuarios son introducidos a un reino de consultas automáticas e instantáneas basadas en el contenido del documento.

Consulta Legal

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

Concepto y Estructura de la Aplicación

La esencia de esta aplicación es proporcionar una plataforma centrada en el usuario donde obtener consultas legales sea pan comido con solo subir un documento PDF. La destreza colaborativa de Streamlit, Vectara y Langchain sirve como base de esta aplicación, orquestando un entorno robusto e intuitivo.

Streamlit

Streamlit, un marco de aplicación de código abierto, es el cerebro detrás de la interfaz web interactiva de nuestra aplicación. Fomenta un viaje de usuario fluido con widgets para carga de archivos y despliega elegantemente la salida de consulta al usuario, haciendo que la interfaz sea un placer de navegar.

Vectara

Vectara es el eje que eleva las capacidades de la aplicación a un nuevo zenit. Como empresa de software de búsqueda semántica, Vectara tiene la misión de redefinir la búsqueda aprovechando tecnologías de inteligencia artificial y redes neuronales para el procesamiento de lenguaje natural. Facilita una comprensión más profunda de las consultas de los usuarios y proporciona respuestas extraordinariamente relevantes. En el ámbito de nuestra aplicación, Vectara procesa los documentos legales subidos por los usuarios, indagando en la semántica para extraer información legal crucial que forma la base de las consultas automáticas proporcionadas. La integración de Vectara transforma la aplicación en una potencia de búsqueda semántica, asegurando que los usuarios reciban asesoría legal precisa y relevante basada en sus documentos.

Langchain

Langchain, el motor de generación de texto en la aplicación, examina las percepciones legales extraídas por Vectara para generar asesoría legal automatizada. Es la piedra angular que permite a la aplicación ofrecer consultas basadas en texto, facilitando el acceso a la asesoría legal.

La arquitectura de la aplicación es elegantemente simple pero potente. La interfaz amigable para el usuario, esculpida con Streamlit, facilita la carga sin esfuerzo de documentos PDF. Una vez cargado, Vectara entra en acción, procesando el documento para extraer percepciones legales. Langchain luego toma el relevo, generando asesoría legal que se muestra inmediatamente al usuario. Esta sinergia asegura que los usuarios no solo reciban consultas legales instantáneas, sino que también tengan la opción de discutir más con expertos legales si es necesario.

Preparando el Escenario: Guía de Instalación y Configuración

Antes de profundizar en los códigos y explorar las complejidades de nuestra aplicación, es imperativo preparar el escenario correctamente. Este segmento está dedicado a guiarte a través del proceso de configuración e instalación de los componentes necesarios para nuestra aplicación. El énfasis está en asegurar una navegación fluida al aventurarnos en la fase de desarrollo.

Paso 1: Crea un Entorno Virtual

Crear un entorno virtual es una buena práctica para gestionar dependencias y asegurar que la aplicación funcione de manera consistente en diferentes configuraciones.

Activa el entorno virtual:

• En Windows: Usa el comando python -m venv venv para crear un entorno virtual.
• En macOS y Linux: Usa el comando python3 -m venv venv.

Paso 2: Instalar Paquetes Necesarios

Instala los paquetes necesarios usando pip:

pip install streamlit vectara langchain

Paso 3: Crea el Archivo .env

Crea un archivo llamado .env en el directorio raíz de tu proyecto. Este archivo almacenará tus variables de entorno. Así es como debería verse tu archivo .env, reemplaza los marcadores de posición con tus credenciales reales:

API_KEY=tu_api_key_aquí
CORPUS_ID=tu_corpus_id_aquí
CUSTOMER_ID=tu_customer_id_aquí
CLIENT_SECRET=tu_client_secret_aquí

Paso 4: Instrucciones de Configuración

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

1. Navega al Tablero de Vectara e Inicia Sesión: Para comenzar, abre tu navegador web, navega hasta el Tablero de Vectara e inicia sesión con tus credenciales.
2. Proporciona los Detalles Necesarios: Ingresa un nombre y una breve descripción para tu almacén de datos.
3. Agrega Tus Datos: En la sección de corpora, serás redirigido a la página 'Agregar Datos'. Aquí, tienes la opción de agregar datos manualmente o utilizar el fragmento de código proporcionado más adelante en este tutorial.
4. Accede a la Pestaña de Control: Navega a la pestaña 'Control de Acceso'. Haz clic en el botón crear clave API.
5. Crea Tu Clave API: Proporciona un nombre para tu clave API, asegurándote de seleccionar tanto el Servicio de Consulta como el Servicio de Índices.
6. Asegura Tu Clave API: Copia tu clave API y añádela a tu archivo .env.
7. Obtén IDs de Corpus y Cliente: Copia el id del corpus y agrégalo junto con el id del cliente a tu archivo .env. Además, asegúrate de obtener el client secret añadiéndolo al archivo .env.

Importando Bibliotecas Necesarias: Estableciendo la Base

Antes de sumergirnos en las complejidades de construir nuestra aplicación, es crucial importar las bibliotecas necesarias que empoderarán nuestro código. Esto establece la base para crear la interfaz web interactiva, inicializar Vectara, optimizar el pipeline de NLP y integrar todos estos componentes para una experiencia de usuario fluida.

Con las bibliotecas importadas, ahora tenemos las herramientas a nuestra disposición para emprender el viaje de crear una aplicación intuitiva y poderosa.

1. Streamlit: Creando la Interfaz Web

Streamlit se utiliza para forjar una interfaz web fácil de usar para la aplicación, facilitando la creación fácil de widgets interactivos como entradas de texto y cargadores de archivos. En este fragmento, se crea una barra lateral para la configuración, donde los usuarios pueden cargar un archivo PDF e ingresar las claves API necesarias.

2. 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. En este segmento, se inicializa un cliente Vectara con las credenciales esenciales que se utilizarán para interactuar con los servicios de Vectara.

Aquí, la función get_knowledge_content abstrae el proceso de consulta a Vectara para recuperar documentos pertinentes en base a la consulta de entrada del usuario, simplificando la interacción con las capacidades de búsqueda neuronal de Vectara.

3. Langchain: Simplificando el Pipeline de NLP

Langchain se aprovecha para establecer un pipeline de NLP que procesa la entrada del usuario y genera respuestas, abstraiendo las complejidades de manejo de modelos de lenguaje. En estas líneas, se importan varios componentes de Langchain y se establece un pipeline (ejecutable) para procesar la entrada del usuario y generar respuestas.

4. Integrando y Ejecutando la Aplicación

La configuración integra Streamlit, Vectara y Langchain para crear una experiencia de usuario fluida. En este fragmento, la entrada del usuario se captura a través de st.chat_input de Streamlit, se consulta a Vectara para contenido de conocimiento relevante, y Langchain procesa la entrada para generar una respuesta. Además, se añaden nuevos documentos a Vectara para enriquecer la base de conocimiento cuando ocurre una acción de envío.

Resultado Final: Comprendiendo Tu Ley y Asegurando Asistencia Legal

Embarcarse en la aventura de 'La Creación de la Aplicación Vectara en el Caso de Uso Legal' ha sido un viaje notable. La culminación de este proyecto ha resultado en una plataforma que no solo es técnicamente sólida, sino que también se erige como un faro de asistencia legal para quienes la necesitan. La Aplicación Vectara está diseñada para ser un refugio de conocimiento legal, haciendo que la comprensión y la ayuda legal sean accesibles para todos.

1. Un Tour Visual a Través de la Interfaz:

Nuestra aplicación emana un diseño centrado en el usuario, asegurando que navegar por la multitud de información legal sea pan comido. Cada sección está cuidadosamente diseñada para ofrecer una experiencia de usuario fluida. ¡Sube tu PDF, ingresa tus claves y envía para proceder!

2. Base de Conocimientos Legales: Tu Asesor Legal Personal

El núcleo de la Aplicación Vectara radica en su robusta base de conocimientos legales. Los usuarios pueden sumergirse en un océano de información legal, entender leyes y encontrar respuestas a sus consultas legales con solo unos pocos clics.

Conclusión

La expedición de crear la Aplicación Vectara en un escenario de uso legal no solo ha sido una avenida de exploración técnica, sino una aventura para hacer la ayuda legal más accesible. A través de este proyecto, se ha construido una plataforma donde la comprensión legal no está confinada a los expertos, sino que está disponible para todos.

La Aplicación Vectara se erige como un testimonio del poder de combinar experiencia legal con tecnología de vanguardia. A medida que navegas por la aplicación, queda claro lo fácil que es ahora entender y buscar ayuda legal. Este proyecto es un paso hacia desmitificar el ámbito legal y hacer que la asistencia legal sea parte de la vida diaria de las personas.

A medida que finalizamos, el potencial para una mayor mejora y el impacto que la Aplicación Vectara puede crear en el dominio legal es colosal. El horizonte es vasto y acogedor, prometiendo un reino donde la asistencia legal no es un obstáculo sino un compañero en la vida de todos.

Demostración en Vivo y Exploración Adicional

Experimenta la aplicación de primera mano y profundiza en sus mecánicas. Para una inmersión más profunda en el código y los mecanismos subyacentes, visita el proyecto en Hugging Face.