Objetivo:
El objetivo de este issue es habilitar al chatbot para utilizar distintas fuentes(Documentos, Repositorios, Links) y formatos de entrada de datos en el sistema de Retrieval Augmented Generation (RAG). Esto permitirá al chatbot acceder a una variedad de fuentes de información, lo que mejorará la precisión y relevancia de sus respuestas.
Tareas:
Identificar y evaluar las fuentes de datos y los formatos de datos que se desean incluir en el sistema de RAG.
Desarrollar un mecanismo de integración que permita al chatbot acceder y procesar datos de diferentes fuentes y formatos.
Asegurarse de que el sistema de RAG pueda indexar y recuperar información de manera eficiente a partir de estas fuentes y formatos de datos.
Realizar pruebas exhaustivas para validar la funcionalidad y asegurarse de que el chatbot pueda utilizar diferentes fuentes y formatos de datos con éxito.
Criterios de Éxito:
El chatbot es capaz de acceder y procesar datos de distintas fuentes y formatos.
La funcionalidad de Retrieval Augmented Generation (RAG) se ha ampliado de manera efectiva para incluir diferentes fuentes y formatos de datos.
El chatbot puede recuperar información relevante de estas fuentes y formatos de datos en sus respuestas.
Las pruebas demuestran que la inclusión de distintas fuentes y formatos de datos no afecta negativamente el rendimiento general del chatbot.
Objetivo: El objetivo de este issue es habilitar al chatbot para utilizar distintas fuentes(Documentos, Repositorios, Links) y formatos de entrada de datos en el sistema de Retrieval Augmented Generation (RAG). Esto permitirá al chatbot acceder a una variedad de fuentes de información, lo que mejorará la precisión y relevancia de sus respuestas.
Tareas:
Criterios de Éxito: