• 1. Consideraciones generales
• 2. Preámbulo
• 3. Resumen del proyecto
• 4. Objetivos de aprendizaje
• 5. Criterios de aceptación
• 6. Getting started
• 7. Valida tu solución
• 8. Recursos

• Este proyecto lo resolvemos de manera individual.
• El rango de tiempo estimado para completar el proyecto es de 1 a 2 Sprints.

En los últimos años, la inteligencia artificial (IA) ha desempeñado un papel fundamental en prácticamente todos los aspectos de nuestra vida. No se limita solo al campo de la tecnología de la información, sino que se ha convertido en un campo donde las personas han desarrollado algoritmos "inteligentes" que tienen la capacidad de "entender" de manera similar a los seres humanos. Estos algoritmos tienen la capacidad de redactar ensayos, sistematizar información y hasta mantener conversaciones coherentes.

La habilidad de dirigir eficazmente la IA y entender los diferentes tipos de herramientas que componen el ecosistema, son una competencia excepcionalmente poderosa, ya que nos permite aprovechar al máximo sus capacidades para automatizar tareas, optimizar procesos, generar contenido de alta calidad, analizar datos y mucho más.

Crearás un chatbot con la habilidad de contestar preguntas basadas en la información de un documento, por ejemplo un archivo txt o pdf, para esto podrás utilizar la herramienta Flowise para extender la funcionalidad de un chatbot tradicional, crearás un chatflow utilizando las herramientas disponibles para darle esta capacidades a tu chatbot.

Familiarizarse con los principales conceptos alrededor de la Inteligencia Artificial Generativa y trabajar con Flowise para implementar soluciones AI expuestas atraves de una API. Flowise es una herramienta basada en LangChain, por lo que además deberás poder entender los conceptos fundamentales de esta herramienta.

• Flowise basics

• Langchain Components

• Chat models

• Chat Flows Basics

• Document Labels

  • Flowise: Document loaders
  • Langchain Concepts: Document loaders

• Text Splitters

  • Text Splitters demo
  • Langchain Concepts: Text Splitters

• Embeddings

• Vector Stores:

  • Flowise: Vector Stores
  • Langchain Concepts: Vector Stores

1. Deberás configurar tu chatflow de manera que acepta la carga de al menos 1 archivo de texto, en formato txt o pdf.

2. Utilizar el módelo gpt-3.5-turbo.

3. El chatbot generado debe ser capaz de contestar preguntas usando la información de el/los archivos cargados.

4. Tus github actions deben pasar exitosamente.

5. Debes utilizar al menos lo siguientes nodos:

• Conversational Retrival QA Chain
• Document Loaders
• Text Splitters
• Vector Stores
• Embeddings
• Memory
• Conversational Agent

Seguir las indicaciones para instalar globalmente flowise

npm  install  -g  flowise

npx  flowise  start

Necesitarás definir una variable de ambiente con el nombre OPENAI_API_KEY y darle el valor de api key de OpenAI que utilizarás

Antes de ejecutar los test copiar en la carpeta /test con el nombre 'flow.json' el archivo de exportación del flow implementado

OPENAI_API_KEY=<TODO:  poner  tu api  key> npm  test

Una vez inicializada la herramienta podrás acceder aquí

Utilizarás esta herramienta para crear y configurar tu propia aplicación AI, la cual podrás utilizar por medio de la UI proporcionada y también a través de peticiones HTTP.

• Serie de tutoriales en youtube (inglés)
• Webscrap QnA