Cómo crear un potente chatbot de la base de conocimientos con datos no estructurados
Introducción
Los chatbots no son nuevos, pero ahora hay mejores chatbots disponibles, gracias a los servicios de IA. La búsqueda de documentos con estos mejores chatbots se mejora en gran medida con la búsqueda vectorial en lugar de las búsquedas tradicionales de palabras clave. Y aunque el entrenamiento de modelos con datos no estructurados puede parecer desalentador, el uso de la generación aumentada de recuperación puede ayudar a crear un chatbot más inteligente que esté entrenado con nueva información.
En este tutorial se muestra cómo entrenar un chatbot en una base de conocimientos enriquecida de varios tipos de documentos, archivos PDF y datos almacenados en tablas de base de datos. El tutorial le mostrará cómo transformar documentos raw que contienen datos no estructurados en datos estructurados, almacenarlos en un cubo de Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Object Storage y utilizar modelos de IA avanzados para generar respuestas contextuales a partir de consultas en lenguaje natural. Lo mejor de todo es que es altamente modular, por lo que puede utilizar una variedad de modelos.
Demostración
Requisitos y configuración
- Cuenta de Oracle Cloud—página de registro
- Oracle Cloud Infrastructure: documentación
- Oracle Database 23ai—documentación
- OCI Generative AI—documentación