{"id":27510,"date":"2023-06-26T07:21:54","date_gmt":"2023-06-26T07:21:54","guid":{"rendered":"https:\/\/meetcody.ai\/blog\/chunking-explicado\/"},"modified":"2023-06-27T03:22:03","modified_gmt":"2023-06-27T03:22:03","slug":"chunking-explicado","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/meetcody.ai\/es\/blog\/chunking-explicado\/","title":{"rendered":"\u00bfC\u00f3mo genera Cody respuestas a partir de tus documentos?"},"content":{"rendered":"

Cuando empieces a utilizar Cody, es posible que te sientas decepcionado o desanimado porque Cody no es capaz de generar las respuestas esperadas. En este breve blog, no profundizaremos en c\u00f3mo deber\u00edas utilizar Cody, pero te daremos una idea aproximada de c\u00f3mo Cody utiliza tus documentos para generar respuestas, de modo que puedas entender mejor el proceso de generaci\u00f3n y experimentar con \u00e9l.<\/p>\n

Hay dos factores principales que afectan principalmente a la generaci\u00f3n de respuestas utilizando sus documentos:<\/p>\n

    \n
  1. Agrupar<\/strong><\/li>\n
  2. Ventana de contexto<\/strong><\/li>\n<\/ol>\n

    Ambas terminolog\u00edas, el chunking y la ventana contextual, est\u00e1n interrelacionadas. Se puede establecer una sencilla analog\u00eda para comparar la generaci\u00f3n de respuestas con la cocci\u00f3n de alimentos. Los trozos pueden verse como las piezas individuales de verdura que se cortan, mientras que la ventana de contexto representa el tama\u00f1o del utensilio de cocina. Es importante cortar las verduras en trozos de tama\u00f1o \u00f3ptimo para realzar el sabor general, y un utensilio m\u00e1s grande permite a\u00f1adir m\u00e1s trozos de verdura.<\/p>\n

    \u00bfQu\u00e9 es la fragmentaci\u00f3n?<\/h2>\n

    En t\u00e9rminos sencillos, la fragmentaci\u00f3n es el acto de dividir el contenido en partes manejables para un uso eficiente de la memoria. Si ha le\u00eddo nuestros blogs<\/a>, sabr\u00e1 que modelos como GPT requieren recursos considerables y, para hacer frente a las limitaciones de la ventana contextual, empleamos m\u00faltiples procesos como el chunking.<\/p>\n

    La fragmentaci\u00f3n es un proceso que se realiza despu\u00e9s de cargar los documentos en Cody. Divide o segmenta el documento en varios fragmentos, cada uno de los cuales contiene el contexto circundante pertinente. A estos trozos se les asignan etiquetas num\u00e9ricas para facilitar el c\u00e1lculo, lo que se conoce como incrustaci\u00f3n. Es importante encontrar el tama\u00f1o \u00f3ptimo de los trozos. Un tama\u00f1o de trozo menor reduce la relevancia del contexto, mientras que un tama\u00f1o de trozo mayor introduce m\u00e1s ruido. El algoritmo de troceado de Cody ajusta din\u00e1micamente el tama\u00f1o del trozo en funci\u00f3n de la distribuci\u00f3n de tokens establecida por el usuario.<\/p>\n

    \u00bfC\u00f3mo afecta la Ventana de Contexto a las respuestas del Bot?<\/strong><\/h2>\n

    En la calidad de las respuestas de los bots influyen varios factores, como el indicador de personalidad, la puntuaci\u00f3n de relevancia, etc. La ventana contextual del modelo tambi\u00e9n desempe\u00f1a un papel importante en la determinaci\u00f3n de la calidad. La ventana de contexto se refiere a la cantidad de texto que un LLM (Modelo de Lenguaje) puede procesar en una sola llamada. Dado que Cody utiliza incrustaciones e inyecci\u00f3n de contexto para generar respuestas utilizando modelos OpenAI, una ventana de contexto m\u00e1s amplia permite una mayor ingesti\u00f3n de datos por parte del modelo en cada consulta.<\/p>\n

    \ud83d\udca1 Cada Consulta (\u2264 Ventana de Contexto)<\/strong> = Personalidad del Bot + Trozos de Conocimiento + Historial + Entrada del Usuario + Respuesta.<\/p><\/blockquote>\n

    Ventanas contextuales de distintos modelos:<\/strong><\/p>\n

      \n
    1. GPT-3.5:<\/strong> 4096 fichas (\u22483500 palabras)<\/li>\n
    2. GPT-3.5 16K:<\/strong> 16000 fichas (\u224813000 palabras)<\/li>\n
    3. GPT-4:<\/strong> 8000 fichas (\u22487000 palabras)<\/li>\n<\/ol>\n

      Cuando la ventana contextual es m\u00e1s grande, permite una mayor proporci\u00f3n de cada par\u00e1metro, incluyendo Personalidad, Trozos, Historia, Entrada y Respuesta. Este contexto ampliado permite al robot generar respuestas m\u00e1s pertinentes, coherentes y creativas.<\/p>\n

      La \u00faltima incorporaci\u00f3n de Cody permite a los usuarios comprobar las citas de los documentos haciendo clic en el nombre del documento al final de las respuestas. Estas citas corresponden a los trozos obtenidos mediante la b\u00fasqueda sem\u00e1ntica. Cody determina el umbral de trozos para el contexto bas\u00e1ndose en la puntuaci\u00f3n de relevancia establecida por el usuario. Si el usuario establece una puntuaci\u00f3n de relevancia alta, Cody s\u00f3lo utiliza los trozos que superan un umbral predefinido como contexto para generar la respuesta.<\/p>\n

      Ejemplo<\/h2>\n

      Asumiendo un valor l\u00edmite predefinido del 90% para una puntuaci\u00f3n de relevancia alta, Cody descarta cualquier trozo con una puntuaci\u00f3n de relevancia inferior al 90%. Recomendamos a los nuevos usuarios que empiecen con una puntuaci\u00f3n de relevancia baja (baja o equilibrada), especialmente cuando utilicen documentos cargados (PDF, Powerpoints, Word, etc.) o sitios web. Los documentos o sitios web cargados pueden encontrar problemas de formato y legibilidad durante el preprocesamiento, lo que puede dar lugar a puntuaciones de relevancia m\u00e1s bajas. Formatear el documento utilizando nuestro editor de texto integrado en lugar de cargar documentos sin formato garantizar\u00e1 la m\u00e1xima precisi\u00f3n y puntuaci\u00f3n de confianza.<\/p>\n

      \"Ilustra<\/p>\n

      Si te ha parecido interesante este blog y quieres profundizar en los conceptos de ventana contextual y chunking, te recomendamos encarecidamente que leas este blog<\/a> escrito por Kristian de All About AI. Para obtener m\u00e1s recursos, tambi\u00e9n puedes consultar nuestro Centro de ayuda<\/a> y unirte a nuestra comunidad de Discord<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

      Cuando empieces a utilizar Cody, es posible que te sientas decepcionado o desanimado porque Cody no es capaz de generar las respuestas esperadas. 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