Cómo usar Vector Store en LangChain para chatear con documentos

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Lynn Mikami

Published on 30/4/2024

LangChain ha causado revuelo en la industria tecnológica, especialmente cuando se trata de construir aplicaciones con Large Language Models (LLMs). Pero lo que realmente marca la diferencia es su innovador uso de los vector stores. Este artículo pretende ser tu guía definitiva para comprender cómo LangChain y los vector stores se unen para crear aplicaciones LLM poderosas, eficientes y escalables.

Ya seas un desarrollador que busca construir un chatbot o un científico de datos interesado en el análisis de texto, comprender cómo LangChain utiliza los vector stores es crucial. Así que sumerjámonos y desbloqueemos todo el potencial de este dúo dinámico.

¿Qué es LangChain?

LangChain es un framework de vanguardia diseñado para facilitar el desarrollo de aplicaciones y agentes que aprovechan Large Language Models (LLMs). En términos sencillos, es una herramienta que te ayuda a construir aplicaciones más inteligentes, receptivas y versátiles mediante la integración de LLMs como GPT-3 o GPT-4 en tu pila de software.

• Por qué es importante: En el mundo actual impulsado por datos, los LLMs son cada vez más importantes para tareas que van desde el procesamiento del lenguaje natural hasta el servicio de atención al cliente automatizado.
• Características clave: LangChain ofrece una variedad de características como la transformación de documentos, la incrustación de datos y métodos avanzados de recuperación, lo que lo convierte en una solución integral para el desarrollo basado en LLM.

¿Para qué puedes usar LangChain?

LangChain no es solo otro framework, es un cambio de juego para cualquier persona que trabaje con Large Language Models. Esto es por qué:

1. Escalabilidad: LangChain está diseñado para escalar, lo que te permite manejar conjuntos de datos más grandes y consultas más complejas a medida que crece tu aplicación.
2. Eficiencia: Gracias a su integración con vector stores, LangChain ofrece una recuperación rápida de datos, que a menudo es un cuello de botella en las aplicaciones LLM.
3. Flexibilidad: Ya sea que estés construyendo un chatbot, un motor de recomendación o una herramienta de procesamiento del lenguaje natural compleja, la arquitectura modular de LangChain lo hace increíblemente versátil.

Cómo configurar LangChain

Requisitos previos: Python y entorno virtual

Antes de adentrarnos en LangChain, hay algunos requisitos previos que deberás tener en cuenta. El primer paso es asegurarte de tener Python instalado en tu sistema. LangChain es compatible con Python 3.6 o versiones posteriores.

• Instalación de Python: Puedes descargar la última versión de Python desde el sitio web oficial (opens in a new tab).

• Configuración de un entorno virtual: Es una buena práctica crear un entorno virtual para tu proyecto. Esto aislará tu proyecto y evitará conflictos de dependencia.

Así es como puedes configurar un entorno virtual:

python3 -m venv myenv
source myenv/bin/activate  # En Windows, usa `myenv\Scripts\activate`

Conexión a PostgreSQL

El siguiente paso es configurar tu base de datos PostgreSQL. LangChain utiliza PostgreSQL junto con la extensión pgvector para sus vector stores.

• Instalación de PostgreSQL: Puedes descargarlo desde el sitio web oficial de PostgreSQL (opens in a new tab).

• Instalación de pgvector: Una vez configurado PostgreSQL, puedes instalar la extensión pgvector directamente desde la shell de PostgreSQL.

Aquí tienes un ejemplo de comando SQL para instalar pgvector:

CREATE EXTENSION pgvector;

Pasos de configuración

Por último, deberás configurar LangChain para que se conecte a tu base de datos PostgreSQL. Esto generalmente implica configurar variables de entorno o modificar un archivo de configuración.

Aquí tienes un ejemplo de fragmento de código en Python para conectar LangChain a PostgreSQL:

from langchain import LangChain
 
lc = LangChain(database_url="tu_url_de_base_de_datos_postgresql_aquí")

Siguiendo estos pasos, tendrás un entorno de LangChain completamente funcional, listo para construir aplicaciones LLM poderosas.

El papel de los vector stores en LangChain

Introducción a los vector stores

Los vector stores son bases de datos especializadas diseñadas para manejar eficientemente datos de tipo vectorial. En el contexto de LangChain, sirven como la base para almacenar y recuperar incrustaciones generadas a partir de Large Language Models. Pero, ¿qué son exactamente estas incrustaciones?

• Incrustaciones: Son vectores de alta dimensionalidad que capturan la esencia semántica de los datos de texto. Se generan utilizando LLMs y son fundamentales para tareas como la similitud de texto, clustering y recuperación.

• Por qué los vector stores: Las bases de datos tradicionales no están optimizadas para datos de alta dimensionalidad. Los vector stores, por otro lado, están diseñados para manejar este tipo de datos, ofreciendo una recuperación más rápida y precisa.

PostgreSQL y pgvector: El dúo dinámico

LangChain utiliza PostgreSQL junto con su extensión pgvector como su base de datos vectorial de referencia. Aquí tienes una descripción de cómo funcionan juntos:

1. PostgreSQL: Este es un sistema de base de datos relacional de código abierto y potente. Es conocido por su robustez y escalabilidad.

2. pgvector: Esta es una extensión para PostgreSQL que agrega soporte para tipos de datos vectoriales, lo que permite un almacenamiento y recuperación eficiente de vectores de alta dimensionalidad.

Sinergia: Cuando se utilizan juntos, PostgreSQL y pgvector ofrecen una experiencia perfecta para almacenar y gestionar datos vectoriales en aplicaciones de LangChain.

Aquí tienes un ejemplo de código para crear una tabla con una columna de vectores en PostgreSQL:

CREATE TABLE embeddings (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    vector pgvector
);

Beneficios de usar Almacenes de Vectores en LangChain

Los beneficios de utilizar almacenes de vectores como PostgreSQL y pgvector en LangChain son diversos:

• Velocidad: Los almacenes de vectores están optimizados para la rápida recuperación de datos, lo cual es esencial para aplicaciones en tiempo real.

• Escalabilidad: A medida que tu aplicación crece, también lo hace tu volumen de datos. Los almacenes de vectores pueden manejar este crecimiento de manera eficiente.

• Precisión: Al utilizar algoritmos especializados para la búsqueda del vecino más cercano, los almacenes de vectores garantizan que obtengas los resultados más relevantes.

Al integrar almacenes de vectores, LangChain no solo optimiza el almacenamiento de datos, sino que también potencia la recuperación de datos, convirtiéndolo en una herramienta indispensable para cualquier aplicación de LLM.

Cómo preparar y transformar documentos con LangChain

La necesidad de transformación de documentos

Antes de poder almacenar tus datos en almacenes de vectores, a menudo es necesario transformarlos en un formato adecuado. Aquí es donde entran en juego las herramientas de transformación de documentos de LangChain.

• TextSplitter: Esta es una herramienta incorporada en LangChain que te ayuda a dividir tus documentos en fragmentos más pequeños, lo que facilita su gestión y recuperación.

• Normalización: LangChain también ofrece funciones de normalización de texto, lo cual es crucial para garantizar la consistencia de los datos.

TextSplitter: una herramienta de LangChain

TextSplitter es una de las herramientas más útiles de LangChain para la transformación de documentos. Te permite dividir documentos de texto largos en fragmentos más pequeños y manejables. Esto es particularmente útil cuando se trata de conjuntos de datos extensos o artículos largos.

Aquí tienes un ejemplo de código en Python que muestra cómo usar TextSplitter:

from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
text = "Aquí va tu texto largo del documento..."
chunks = splitter.split(text)

Ejemplo práctico: preparar un conjunto de datos para un chatbot

Digamos que estás construyendo un chatbot y tienes un conjunto de datos grande de interacciones con clientes. Utilizando TextSplitter de LangChain, puedes dividir estas interacciones en fragmentos más pequeños, lo que facilita la creación de embeddings y su almacenamiento en tu base de datos de vectores.

# Ejemplo de código para preparar un conjunto de datos para un chatbot
from langchain import TextSplitter
 
splitter = TextSplitter()
dataset = ["Interacción con el cliente 1", "Interacción con el cliente 2", ...]
transformed_data = [splitter.split(interaction) for interaction in dataset]

En este punto, deberías tener una buena comprensión de cómo las herramientas de transformación de documentos de LangChain pueden simplificar tu proceso de preparación de datos, facilitando el aprovechamiento del poder de los almacenes de vectores.

Embeddings: Los componentes fundamentales

¿Qué son los embeddings?

En el mundo del aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, los embeddings son vectores de alta dimensionalidad que capturan la esencia semántica de los datos. En LangChain, los embeddings sirven como puente entre los datos de texto sin procesar y los almacenes de vectores donde se almacenan estos datos para su recuperación eficiente.

• Generación: LangChain se integra con la API de OpenAI para generar estos embeddings a partir de tus datos de texto.

• Almacenamiento: Una vez generados, estos embeddings se almacenan en la base de datos de vectores, listos para ser recuperados cuando sea necesario.

Integración con OpenAI

LangChain ofrece una integración perfecta con la API de OpenAI, lo cual facilita enormemente la generación de embeddings a partir de tus datos de texto. Esto es crucial porque la calidad de tus embeddings puede tener un impacto significativo en el rendimiento de tu aplicación de LLM.

Aquí tienes un ejemplo de código en Python para generar embeddings utilizando LangChain y OpenAI:

from langchain import OpenAIEmbedder
 
embedder = OpenAIEmbedder(api_key="tu_clave_api_de_openai")
text = "Aquí van tus datos de texto..."
embedding = embedder.generate_embedding(text)

Almacenamiento de los embeddings en almacenes de vectores

Una vez que hayas generado tus embeddings, el siguiente paso es almacenarlos en tu base de datos de vectores. En LangChain, esto suele hacerse utilizando PostgreSQL y su extensión pgvector.

Aquí tienes cómo puedes insertar un embedding en una tabla de PostgreSQL:

INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{aquí_tu_embedding}');

Al comprender el papel de los embeddings y cómo se integran con LangChain y los almacenes de vectores, estás en camino de construir aplicaciones LLM potentes, eficientes y escalables.

Generación mejorada por recuperación (RAG) en LangChain

¿Qué es RAG?

La generación mejorada por recuperación, o RAG, es una técnica que combina el poder de los modelos de lenguaje grandes con métodos eficientes de recuperación de datos. En LangChain, RAG se utiliza para mejorar las capacidades de los sistemas de preguntas y respuestas al extraer los documentos más relevantes de la base de datos de vectores.

• Cómo funciona: Cuando se realiza una consulta, RAG recupera los embeddings más relevantes de la base de datos de vectores y los utiliza para generar una respuesta más precisa y contextualmente adecuada.

Cómo implementa LangChain RAG

La implementación de RAG en LangChain es robusta y eficiente. Aprovecha la velocidad y precisión de los almacenes de vectores para recuperar los documentos más relevantes de manera rápida, que luego se utilizan para generar una respuesta.

Aquí tienes un ejemplo de código en Python que muestra la implementación de RAG en LangChain:

from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()
query = "Aquí va tu pregunta..."
response = ra_generator.generate_response(query)

Caso de uso: sistemas de preguntas y respuestas

Una de las aplicaciones más comunes de RAG en LangChain es en sistemas de preguntas y respuestas. Ya sea un chatbot de servicio al cliente o una sección automatizada de preguntas frecuentes, RAG garantiza que las respuestas generadas no solo sean precisas, sino también relevantes en contexto.

# Ejemplo de código para un sistema de preguntas y respuestas
from langchain import RAGenerator
 
ra_generator = RAGenerator()

preguntas = ["¿Qué es LangChain?", "¿Cómo funcionan las tiendas de vectores?", ...] respuestas = [ra_generator.generate_response(pregunta) for pregunta in preguntas]

## Conclusión

En este momento, deberías tener una comprensión completa de LangChain y su uso innovador de las tiendas de vectores. Desde la configuración inicial hasta las características avanzadas, LangChain ofrece una solución robusta y escalable para aquellos que deseen construir aplicaciones con Grandes Modelos de Lenguaje. Su integración perfecta con PostgreSQL y pgvector lo convierte en una opción ideal para el almacenamiento y recuperación eficiente de datos. Además, sus características avanzadas como Generación Asistida por Recuperación y herramientas de transformación de documentos lo convierten en un marco versátil para una variedad de aplicaciones.

Ya seas un desarrollador experimentado o un recién llegado al mundo de los Grandes Modelos de Lenguaje, LangChain proporciona las herramientas y recursos necesarios para construir aplicaciones potentes, eficientes y escalables. Así que adelante, sumérgete en el mundo de LangChain y desbloquea todo el potencial de tus aplicaciones de Grandes Modelos de Lenguaje.

## Preguntas frecuentes

### ¿Qué es una Tienda de Vectores en LangChain?

Una tienda de vectores en LangChain es una base de datos especializada diseñada para manejar eficientemente datos de vectores de alta dimensionalidad. Sirve como base para almacenar y recuperar las incrustaciones generadas a partir de los Grandes Modelos de Lenguaje.

### ¿Qué base de datos de vectores utiliza LangChain?

LangChain utiliza principalmente PostgreSQL junto con su extensión, pgvector, como su base de datos de vectores. Esta combinación permite el almacenamiento y recuperación eficiente de vectores de alta dimensionalidad.

### ¿Dónde almacena los datos LangChain?

LangChain almacena sus datos en una base de datos PostgreSQL con la extensión pgvector. Esto le permite manejar eficientemente datos de vectores de alta dimensionalidad.

### ¿Cómo almacenar datos en una base de datos de vectores?

Almacenar datos en una base de datos de vectores en LangChain implica algunos pasos:

1. **Generar incrustaciones**: Utiliza la integración de LangChain con OpenAI para generar incrustaciones a partir de tus datos de texto.
  
2. **Transformar documentos**: Utiliza herramientas de transformación de documentos como TextSplitter para preparar tus datos.
  
3. **Insertar en la base de datos**: Utiliza comandos SQL para insertar estas incrustaciones en tu base de datos PostgreSQL.

Aquí tienes un ejemplo de comando SQL para insertar una incrustación:

```sql
INSERT INTO embeddings (vector) VALUES ('{tu_incrustación_aquí}');

Siguiendo estos pasos, puedes almacenar tus datos de manera eficiente en la base de datos de vectores de LangChain.