LOEM – GPT

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Con LOEM, podrás cargar información en tus bases de datos pequeñas (TinyDB) y utilizar el chat basado en GPT para obtener respuestas según el contenido que proporciones.

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Descripción

LOEM – GPT (Importante, lee este texto)

Con LOEM, podrás cargar información en tus bases de datos pequeñas (TinyDB) y utilizar el chat basado en GPT para obtener respuestas según el contenido que proporciones.
Por ejemplo, si ingresas información como: “La mascota de Juan Pedro se llama Goku”. Cuando preguntes al chat algo como: “¿Cómo se llama la mascota de Juan Pedro?”, el chat responderá: “Goku”.

El principio de funcionamiento es el siguiente: el texto que vamos integrando en las TinyDB se divide en fragmentos. Cuando realizas una pregunta, el sistema busca similitudes entre la pregunta y la información proporcionada. De los resultados, se seleccionan las 5 coincidencias mejor posicionadas (este parámetro es configurable, factor de contexto). Estos textos se añaden al “prompt” del chat para que formule la respuesta.

Por lo tanto, es importante tener en cuenta cómo formulamos las preguntas, ya que conocemos el texto que le ofrecemos al sistema. Parámetros como la granularidad y el factor de contexto son configurables, aunque ya existe una configuración por defecto.

Importante! Los datos usados en la aplicación se procesan localmente en tu PC, utilizando directamente la API de OpenAI con tu propia clave para realizar el embedding y el ChatGPT.

Instrucciones de uso:

1) Ingresa la clave API de OpenAI (esta clave te permite acceder a los servicios de inteligencia artificial de OpenAI).

2) Selecciona o crea una base de datos pequeña (TinyDB), que es donde se almacenará tu información para poder utilizarla nuevamente en el futuro.

3) Configura los parámetros de granularidad (determina el tamaño de los fragmentos de texto y la superposición entre ellos). Hay valores predeterminados, pero puedes ajustarlos para obtener resultados distintos.

4) Ingresa en la base de datos pequeña (TinyDB) el texto y/o archivos PDF que desees utilizar.

5) Establece el factor de contexto (decide cuántos fragmentos de texto procesados se presentarán al chat en cada pregunta). Al igual que en el paso 3, hay valores predeterminados, pero puedes modificarlos según tus necesidades.

6) Inicia el chat y saluda con un “hola”.

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