Cómo crear un potente chatbot de la base de conocimientos con datos no estructurados
Introducción
Los chatbots no son nuevos, pero ahora hay chatbots mejores disponibles gracias a los servicios de IA. La búsqueda de documentos con estos chatbots mejorados se potencia considerablemente gracias a la búsqueda vectorial, en lugar de las búsquedas tradicionales por palabras clave. Y, aunque entrenar modelos con datos no estructurados puede parecer abrumador, el uso de la generación aumentada por recuperación puede ayudar a crear un chatbot más inteligente entrenado con nueva información.
En este tutorial se muestra cómo entrenar un chatbot con una amplia base de conocimientos compuesta por varios tipos de documentos, archivos PDF y datos almacenados en tablas de base de datos. El tutorial le mostrará cómo transformar documentos sin procesar que contienen datos no estructurados en datos estructurados, almacenarlos en un bucket de Object Storage de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) y utilizar modelos avanzados de IA para generar respuestas contextuales a partir de consultas en lenguaje natural. Lo mejor de todo es que es altamente modular, por lo que puede usar diversos modelos.
Demostración
Requisitos y configuración
- Cuenta de Oracle Cloud—página de registro
- Oracle Cloud Infrastructure—documentación
- Oracle AI Database—documentación
- OCI Generative AI—documentación