Descubre RAGs una aplicación de Streamlit que te permite crear una tubería RAG a partir de una fuente de datos utilizando lenguaje natural.

Descubre RAGs, una aplicación de Streamlit que te permite crear una tubería RAG desde una fuente de datos, utilizando lenguaje natural.

Los GPT se destacan en inteligencia artificial en cuanto a tareas de NLP. No obstante, las tuberías construidas e implementadas utilizando GPT pueden ser largas y complicadas. Aquí es donde entra en juego RAGs.

RAGs es una aplicación desarrollada por Streamlit que simplifica el proceso de creación e implementación de tuberías de GPT. Ofrece una interfaz intuitiva que permite a los usuarios especificar sus trabajos y los parámetros deseados del sistema RAG. La tubería se implementa automáticamente después de que RAGs genere el código requerido.

Lo mejor de todo es que RAG cuenta con una versión completamente nueva, RAGs v2. RAGs v2 representa una mejora significativa desde su lanzamiento inicial, ofreciendo una experiencia más versátil y fácil de usar para construir y personalizar ChatGPTs. Ahora los usuarios pueden crear, guardar y gestionar fácilmente múltiples tuberías de RAG, cada una personalizable con diferentes conjuntos de datos o estímulos del sistema. Además, existe la opción de eliminar tuberías no utilizadas, mejorando la usabilidad en general. La calidad del desarrollo se ha mejorado con la integración de herramientas de reglas y CI. RAGs v2 también admite una amplia gama de modelos de lenguaje grandes (LLMs) tanto para la construcción como para su utilización dentro de cada tubería de RAG. Además, tiene la capacidad de cargar archivos o páginas web, ampliando aún más su funcionalidad. Hay disponible un video explicativo detallado para facilitar la configuración y el uso de esta herramienta avanzada.

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A continuación se presentan las tres secciones principales de la aplicación:

• Instruir al “agente constructor” para que construya una tubería de RAG se hace en la página de inicio.
• Puede encontrar la configuración de RAG creada por el “agente constructor” mencionada en la sección de Configuración de RAG aquí. Puede actualizar o cambiar libremente la configuración generada en esta área, que cuenta con una interfaz de usuario.
• El agente de RAG se genera utilizando una interfaz de chatbot regular; puedes hacerle preguntas en función de tus datos.

Cómo usar RAGs

A continuación se presentan los métodos simples para usar RAGs:

Ejecutar RAGs: Para ejecutar RAGs, ejecute el siguiente comando:

pip install rags

Una vez que haya instalado RAGs, puede ejecutar el siguiente comando para construir una tubería de RAG:

rags create-pipeline

La aplicación de Streamlit se lanzará, lo que le permitirá elegir el trabajo y las especificaciones deseadas del sistema RAG.

Una vez que haya terminado de crear su tubería de RAG, ejecute el siguiente comando para implementarla:

rags deploy

Puede lanzar su tubería de RAG en un servidor web con este comando. Una vez que su tubería de RAG esté en funcionamiento, puede utilizar el siguiente comando para hacer consultas:

rags query

En resumen

RAGs es una plataforma sólida para crear e implementar fácilmente tuberías basadas en GPT. Cualquier persona interesada en resolver desafíos de NLP con GPTs encontrará esta herramienta invaluable.

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