Ciao!🤗

L'approccio che hai menzionato utilizza la libreria Langchain e il modulo VectorstoreIndexCreator per creare un indice basato su diversi file PDF. Questo approccio può funzionare, ma ci potrebbero essere alternative che potresti considerare per rendere il tuo bot più intelligente e controllato.

Puoi creare agente che utilizzi un approccio zero-shot, dove gli fornisci un prompt e gli chiedi di generare una risposta basata sulle informazioni fornite nei documenti. Puoi configurare il prompt in modo che richieda al modello di fornire una risposta solo se l'informazione è presente nell'indice dei documenti forniti.

Puoi anche impostare la temperatura a 0 per rendere le risposte del modello più deterministiche e limitare l'inclusione di informazioni esterne non desiderate.

Inoltre, puoi personalizzare ulteriormente il comportamento del tuo bot scrivendo delle regole aggiuntive. Ad esempio, puoi aggiungere una regola che verifichi se l'informazione richiesta è presente nell'indice dei documenti e, in caso contrario, il bot può restituire un messaggio di avviso o richiedere ulteriori informazioni.

Ricorda che, nonostante i tuoi sforzi per limitare le risposte del bot alle sole informazioni fornite, l'utilizzo di modelli di linguaggio basati su trasformatori come GPT-3.5 implica una certa capacità di generazione di contenuti basati sulle conoscenze acquisite dal modello durante l'addestramento su Internet. Pertanto, è possibile che il bot fornisca risposte che vanno oltre i documenti forniti, anche se hai impostato restrizioni come la temperatura a 0.

Ecco un esempio di come potresti configurare un agente utilizzando Langchain, lo Zero Shot Agent e il Vectorstore come toolkit, basato sulla documentazione che mi hai fornito:

from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain import OpenAI, VectorDB
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.agents.agent_toolkits import (
    create_vectorstore_agent,
    VectorStoreToolkit,
    VectorStoreInfo,
)

# Carica il tuo documento
loader = TextLoader("path_to_your_pdf_file.pdf")
documents = loader.load()

# Suddividi il testo in parti più piccole
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=0)
texts = text_splitter.split_documents(documents)

# Crea gli embeddings
embeddings = OpenAIEmbeddings()
store = Chroma.from_documents(texts, embeddings, collection_name="your_collection_name")

# Crea l'agente
llm = OpenAI(temperature=0)  # Imposta la temperatura a 0 per limitare la generazione di contenuti non pertinenti
vectorstore_info = VectorStoreInfo(
    name="your_vectorstore_name",
    description="your_vectorstore_description",
    vectorstore=store,
)
toolkit = VectorStoreToolkit(vectorstore_info=vectorstore_info)
agent = create_vectorstore_agent(llm=llm, toolkit=toolkit, verbose=True)

In questo esempio, l'agente è configurato per utilizzare solo le informazioni nel tuo documento PDF. Se l'agente non trova le informazioni nel tuo documento, non dovrebbe generare una risposta. Tuttavia, potrebbe essere necessario personalizzare ulteriormente l'agente per gestire specificamente i casi in cui non trova le informazioni richieste.

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