https://github.com/platzi/curso-langchain
Repositorio del proyecto y ejercicios del Curso de LangChain de Platzi
https://github.com/platzi/curso-langchain
gpt-3-5-turbo langchain langchain-python llm openai
Last synced: about 2 months ago
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Repositorio del proyecto y ejercicios del Curso de LangChain de Platzi
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/platzi/curso-langchain
- Owner: platzi
- License: gpl-3.0
- Created: 2023-06-08T21:53:51.000Z (about 2 years ago)
- Default Branch: start
- Last Pushed: 2023-07-20T19:03:08.000Z (almost 2 years ago)
- Last Synced: 2025-04-13T18:14:10.001Z (about 2 months ago)
- Topics: gpt-3-5-turbo, langchain, langchain-python, llm, openai
- Language: Python
- Homepage: https://platzi.com/cursos/langchain-chatbots/
- Size: 13.4 MB
- Stars: 20
- Watchers: 5
- Forks: 20
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- License: LICENSE
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README
# HASHIRA: Sensei virtual de documentación
## **Descripción**
El objetivo principal de este proyecto es facilitar el acceso a la información documentada en varios repositorios de GitHub, a través de un chatbot interactivo. Los usuarios pueden hacer preguntas al chatbot, que buscará la respuesta en la documentación extraída.
El nombre HASHIRA se inspira en la serie de anime "Demon Slayer". Los Hashiras son los espadachines más fuertes y experimentados del Cuerpo de Asesinos de Demonios, cada uno especializado en un estilo de lucha. De manera similar, este proyecto aspira a ser un sistema de alto rendimiento y especializado, que proporcione respuestas precisas basadas en la documentación existente.
## **Configuración**
El funcionamiento del proyecto se puede manipular mediante el archivo **`config.yaml`**. Para utilizar el proyecto desde cero, sigue estos pasos:
1. **Extracción de textos**: Ejecute **`hashira/text_extractor.py`**. Este script exportará a la carpeta **`data`** un archivo jsonl con todos los archivos markdown de las documentaciones indicadas en la variable **`github`** en el archivo **`config.yaml`**. Estos archivos serán limpiados por **`text_extractor.py`** y estarán listos para ser divididos en Documentos de Langchain.
2. **Recreación de la base de datos de Chroma**: Ajuste la variable **`recreate_chroma_db`** en **`config.yaml`** a **`true`**. Esto indica que se creará una nueva base de datos de vectores Chroma y se almacenará localmente con el nombre "chroma_docs".
3. **Incrustación y almacenamiento de documentos**: Ejecute **`hashira/ai_conversation.py`**. Este script cargará el archivo jsonl creado en el paso 1 (asegúrese de agregar su nombre al archivo **`config.yaml`** en la variable **`jsonl_database_path`**). Luego, recreará la base de datos de Chroma incrustando todos los archivos json en el archivo jsonl creado, dividiéndolos y almacenándolos en la base de datos de vectores de Chroma para crear un índice.
4. **Uso de la base de datos existente**: Una vez que la base de datos de Chroma ha sido recreada, no es necesario volver a hacerlo. En la configuración, la variable **`recreate_chroma_db`** puede ajustarse a **`false`**, de modo que se utilizará la base de datos de Chroma existente en lugar de crear una nueva que implique volver a incrustar todos los archivos.
5. **Modo de chat**: Ajuste la variable **`chat_type`** en **`config.yaml`** a **`qa_chat`** para una interacción en modo de preguntas y respuestas, o a **`memory_chat`** para un chat con memoria. En el modo de preguntas y respuestas, el chatbot genera respuestas basándose puramente en la consulta actual sin considerar el historial de la conversación. En el modo de chat con memoria, el chatbot puede recordar partes de la conversación para generar respuestas más contextualizadas.
6. **Interacción con los documentos**: Al ejecutar **`hashira/conversation_ai.py`**, podrás chatear con todos los documentos obtenidos de Github.
## Instalación de dependencias
### **Instalación con Poetry (recomendada)**
Puede instalar las dependencias y crear un entorno virtual utilizando Poetry con el siguiente comando:
``` shell
poetry install
```
Luego, puede ejecutar el proyecto con:
``` shell
poetry run python hashira/ai_conversation.py
```
### **Instalación con Pip**
Como alternativa, también puede instalar las dependencias utilizando Pip con el siguiente comando:
``` shell
pip install -r requirements.txt
```
Luego, puede ejecutar el proyecto con:
``` shell
python hashira/ai_conversation.py
```
### **Instalación con Conda**
Además, puede optar por utilizar Conda para la instalación. Primero, cree un nuevo entorno con Conda:
``` shell
conda create --name myenv
```
Luego, active el entorno:
``` shell
conda activate myenv
```
A continuación, instale las dependencias:
``` shell
conda install --file requirements.txt
```
Por último, ejecute el proyecto con:
``` shell
python hashira/ai_conversation.py
```
Recuerde reemplazar "myenv" con el nombre que desee para su entorno.
## **Contribuciones**
Este proyecto es de código abierto, y apreciamos cualquier contribución. Estamos particularmente interesados en las siguientes mejoras:
- La capacidad de ejecutar el proyecto con otros Modelos de Lenguaje de Máquina (LLMs).
- Conectividad con otras bases de datos vectoriales como Faiss o Weaviate.
- Adición de una interfaz de usuario y alojamiento en Hugging Face Hub Spaces.
- La capacidad de trabajar con todo el código abierto, incluyendo LLMs de Hugging Face Hub.
No hay pautas específicas para contribuir, sólo te pedimos que nos ayudes a hacer de este proyecto algo más útil y eficiente. ¡Gracias por tu apoyo!