Saludos, como se aplicaria eso a una base de conocimiento de por ejemplo un GPT. Digamos tengo un GPT especializado en generar imágenes y colocar a la figura(s) en un sitio predefinido (un lugar, sitio que ocupara esta figura, en cierta pose: de pie murando de frente, de perfil, de espaldas, etc), y que ajusta su tamaño dependiendo de su contestó, etc. Adicionalmente tengo un archivo json, como guia para colocar cada figura segun lo requiera el usuario. Como utilizo lo que describes en el video para unificar toda la información en un solo lugar y que el GPT lo use como referencia o guia, por defecto. Gracias de antemano por cualquier orientación.
Hola! De antemano muchas gracias. Estoy comenzando a curiosear con OpenAi, y est3 video me queda genial. Lo volveré a ver con más detenimiento para comprenderlo mejor.
Entiendo todo, pero cuando entras al código me mareo, podrías desarrollar un video donde digas, ah así se instala, y ustedes solo deben cambiar esto para que funcione? Este video con el de “Como hacer que GPT te conteste con tus datos”, así sería útil para los que vamos iniciando
@@julioandresdev_esp En el otro video te mande muchos correos y te escribí en el foro y no respondes como puedes ayudarnos en el video de "Haz tu propio chatbot con la api de ChatGPT" por favor.
Hola, quiero crear mi propia base de datos de libros, para poder chatear con un bot de AI y crear nuevos conocimientos combinando teorias. Que deberia aprender primero? Mysql / php?
Hola Me ha gustado mucho tu video he estado mirando de ejecutar el codigo pero tengo un problema con la constante PUBLIC_TRANSCRIBE_URL Como y donde se declara? Muchas gracias
En que momento del video se agregas memoria a chatgpt? Solo veo un CRUD de embedings. Entiendo que se puede buscar los embedings más cercanos a una frase y agregar las frases asociadas a tu promp, antes de invocar a un llm. Eso si seria agregar memoria a un llm. Es un poco confuso el titulo del video. Muy bueno el video!
Efectivamente los embeddings en la base de datos es la "memoria", básicamente en vez de hacer cada llamada con sólo el prompt, puedes acceder a la "memoria" en la base de datos para sacar algo relevante y agregarlo al prompt.
coincido al 100%, el video es excelente pero engañoso con el titulo, dale memoria vectorial a chatgpt (de por si para que sea chatgpt deberia como mucho desde una GPTs, ya es un error ahi), otro caso habria sido tutular crear bots con datos propios, ese habria sido el titulo correcto. Sos bueno haciendo lo que enseñas de verdad, pero estas mitiendo en tu titulo.
Se ve muy bueno el proyecto. Estoy intentando ejecutar el proyecto pero parece que me genera un error para la transcripcion. No sé si se deba a la versión de librearías de python que se usan
@@julioandresdev_esp Muchas gracias. Ya he logrado corregir esa parte, solo estoy viendo cómo hacer la lógica de la función match_script_rows en supabase; aún no me sale xd 😥😥
@@sergiogarciamartinez9564 Al parecer lo logré ya hace un tiempo. Acá te dejo la función, espero no hay problema poner código aquí. Espero te sirva o les sirva a otros 😎😎 select id, content, start_time, 1 - (script_rows.embedding query_embedding) as similarity from script_rows where 1 - (script_rows.embedding query_embedding) > similarity_threshold order by script_rows.embedding query_embedding limit match_count
Me suena a chino. Entré porque ando buscando cómo hacer un chat de consulta como el que has hecho en base a muchos vídeos. Para que el usuario pregunte al chat y este responda según la base de datos que yo mismo he incluido. Podrían ser libros, vídeos, etc. Creo que la idea es similar pero me falta conocimiento. Enhorabuena por tus vídeos, espero poder alcanzar algo de nivel para poder comprender mejor. Saludos y gracias
Me encanto la explicación. Yo tengo una transcripción unas clases que he realizado en un csv. Lo único que me preocupa es la privacidad de la información al utilizar la API de OpeAI para el embedding. Hice unas pruebas tomando el texto y haciendo embedding con T5. Me gustaría hacer algo similar. Creería que sería clave llevar los datos al postgres para utilizar la función de búsqueda verdad ?
Siento que me falta base para poder entender los apartados que estás manipulando. Si alguien puede aconsejar algún vídeo que me pueda ayudar, se lo agradezco.
Reconozco que estos videos necesitan un conocimiento previo, pero que partes no entiendes, quizás te pueda orientar, o lo pueda explicar en más detalle en otro video. Saludos!
Excelente video. me salió este error me puedes ayudar a solucionarlo: Could not find the function public.match_script_rows(match_count, query_embedding, similarity_threshold) in the schema cache, y gracias de ante manos
A mi me ocurre lo mismo, tengo la tabla con los embedding, creados, consigo obtener un embedding para la consulta....pero no existe esta función de match_script_rows
Me marca este error: Error: Not found: /api/transcribe/vvLzNEiBkIM at resolve (/Users/arielrodriguez/development/proyectosPythonServer/webapp/node_modules/@sveltejs/kit/src/runtime/server/respond.js:397:13) at resolve (/Users/arielrodriguez/development/proyectosPythonServer/webapp/node_modules/@sveltejs/kit/src/runtime/server/respond.js:246:5) at #options.hooks.handle (/Users/arielrodriguez/development/proyectosPythonServer/webapp/node_modules/@sveltejs/kit/src/runtime/server/index.js:43:56) at Module.respond (/Users/arielrodriguez/development/proyectosPythonServer/webapp/node_modules/@sveltejs/kit/src/runtime/server/respond.js:243:40) at process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:95:5)
![Felix "Unfair" | [Stray Kids : SKZ-PLAYER]](http://i.ytimg.com/vi/Oswujxm2Ag0/mqdefault.jpg)
Saludos, como se aplicaria eso a una base de conocimiento de por ejemplo un GPT. Digamos tengo un GPT especializado en generar imágenes y colocar a la figura(s) en un sitio predefinido (un lugar, sitio que ocupara esta figura, en cierta pose: de pie murando de frente, de perfil, de espaldas, etc), y que ajusta su tamaño dependiendo de su contestó, etc. Adicionalmente tengo un archivo json, como guia para colocar cada figura segun lo requiera el usuario. Como utilizo lo que describes en el video para unificar toda la información en un solo lugar y que el GPT lo use como referencia o guia, por defecto. Gracias de antemano por cualquier orientación.
Hola! De antemano muchas gracias. Estoy comenzando a curiosear con OpenAi, y est3 video me queda genial. Lo volveré a ver con más detenimiento para comprenderlo mejor.
Loko, estos videos valen oro. Son muy reketebuenos.
gracias locoo! reketegracias
Excelenteeee video y explicaciones !!!! Felicitaciones!!!
Entiendo todo, pero cuando entras al código me mareo, podrías desarrollar un video donde digas, ah así se instala, y ustedes solo deben cambiar esto para que funcione?
Este video con el de “Como hacer que GPT te conteste con tus datos”, así sería útil para los que vamos iniciando
Muy bueno, soy desarrollador hace mas de 10 años y no tenia ni idea que eso existia, muchas gracias por compartirlo :D
por nada! gracias por comentar!
Genial contenido Julio!, podrias compartir el procedimiento de supa base que busca por favor.
Claro, acá la función: gist.github.com/juliooa/96f579e30570146c6544a2fcedd7e1a0
Excelente tema!
muy buena la explicación, gracias por compartirlo
gracias por comentario amigo!
Que gran video Julio. Gracias, justo lo que necesitaba!
Por nada! Que bueno que te sirvió 🙌
Cual es la herramienta que usas para hacer los graficos en 1:47?
Excalidraw: excalidraw.com/
Excelente, caí de casualidad en tu video y explicaste todo súper claro. Gracias por compartirlo! 🙌
Por nada amigo! Que bueno que te sirvió
@@julioandresdev_esp En el otro video te mande muchos correos y te escribí en el foro y no respondes como puedes ayudarnos en el video de "Haz tu propio chatbot con la api de ChatGPT" por favor.
wow.. me sirvió como anillo al dedo. gran contenido.
Hola, quiero crear mi propia base de datos de libros, para poder chatear con un bot de AI y crear nuevos conocimientos combinando teorias. Que deberia aprender primero? Mysql / php?
Muchas gracias es lo que buscaba, saludos desde Perú
Se puede convertir una base de datos relacional a vectores ?
por que querrías hacer eso?
con postgres puedes tener ambas en una
Excelente el video, por favor puedes explicarnos como correr el codigo con la base de datos de vectores.
Para correr el backend python
> flask --app transcription_backend/server run
Para correr el frontend
> cd webapp
> npm run dev
Hola Me ha gustado mucho tu video he estado mirando de ejecutar el codigo pero tengo un problema con la constante PUBLIC_TRANSCRIBE_URL Como y donde se declara?
Muchas gracias
Excelente video como siempre. Saludos!
En que momento del video se agregas memoria a chatgpt? Solo veo un CRUD de embedings. Entiendo que se puede buscar los embedings más cercanos a una frase y agregar las frases asociadas a tu promp, antes de invocar a un llm. Eso si seria agregar memoria a un llm. Es un poco confuso el titulo del video. Muy bueno el video!
Efectivamente los embeddings en la base de datos es la "memoria", básicamente en vez de hacer cada llamada con sólo el prompt, puedes acceder a la "memoria" en la base de datos para sacar algo relevante y agregarlo al prompt.
coincido al 100%, el video es excelente pero engañoso con el titulo, dale memoria vectorial a chatgpt (de por si para que sea chatgpt deberia como mucho desde una GPTs, ya es un error ahi), otro caso habria sido tutular crear bots con datos propios, ese habria sido el titulo correcto. Sos bueno haciendo lo que enseñas de verdad, pero estas mitiendo en tu titulo.
me sirve el contenido muchas gracias
impresionante superexplicacion sige creando contenido por favor
Gracias amigo!
Se ve muy bueno el proyecto. Estoy intentando ejecutar el proyecto pero parece que me genera un error para la transcripcion. No sé si se deba a la versión de librearías de python que se usan
qué error te tira?
@@julioandresdev_esp Muchas gracias. Ya he logrado corregir esa parte, solo estoy viendo cómo hacer la lógica de la función match_script_rows en supabase; aún no me sale xd 😥😥
@@AbisaiMaderaNos pasa a muchos que el sistema no encuentra esta funcion que Julio menciona, pero que no parece estar en supabase de manera natural
@@sergiogarciamartinez9564 Al parecer lo logré ya hace un tiempo. Acá te dejo la función, espero no hay problema poner código aquí. Espero te sirva o les sirva a otros 😎😎
select
id,
content,
start_time,
1 - (script_rows.embedding query_embedding) as similarity
from script_rows
where 1 - (script_rows.embedding query_embedding) > similarity_threshold
order by script_rows.embedding query_embedding
limit match_count
Me suena a chino. Entré porque ando buscando cómo hacer un chat de consulta como el que has hecho en base a muchos vídeos. Para que el usuario pregunte al chat y este responda según la base de datos que yo mismo he incluido. Podrían ser libros, vídeos, etc. Creo que la idea es similar pero me falta conocimiento. Enhorabuena por tus vídeos, espero poder alcanzar algo de nivel para poder comprender mejor. Saludos y gracias
Sin duda amigo, es sólo cosa de seguir investigando, mirando videos, leyendo, y metiendo las manos en el código, es sólo cosa de tiempo amigo, éxito!
Me encanto la explicación. Yo tengo una transcripción unas clases que he realizado en un csv. Lo único que me preocupa es la privacidad de la información al utilizar la API de OpeAI para el embedding. Hice unas pruebas tomando el texto y haciendo embedding con T5. Me gustaría hacer algo similar. Creería que sería clave llevar los datos al postgres para utilizar la función de búsqueda verdad ?
Son las BD'S del futuro ?
no diría que son las bd del futuro, son una solución para un determinado problema, las bd clásicas siguen siendo útiles
Siento que me falta base para poder entender los apartados que estás manipulando. Si alguien puede aconsejar algún vídeo que me pueda ayudar, se lo agradezco.
Reconozco que estos videos necesitan un conocimiento previo, pero que partes no entiendes, quizás te pueda orientar, o lo pueda explicar en más detalle en otro video. Saludos!
Excelente video. me salió este error me puedes ayudar a solucionarlo: Could not find the function public.match_script_rows(match_count, query_embedding, similarity_threshold) in the schema cache, y gracias de ante manos
A mi me ocurre lo mismo, tengo la tabla con los embedding, creados, consigo obtener un embedding para la consulta....pero no existe esta función de match_script_rows
Quien dice supebase.... ¿puede decir mongoDB?
esta avanzando muy rapido la carrera por el podio IA, cuando terminas de entender o aprender a hacer esto ya tenes en el mercado la solucion
Hola, me podrías dar un copón al curso por favor
Hola, puedes usar el cupón "DESDE-RUclips". Saludos!
Me marca este error: Error: Not found: /api/transcribe/vvLzNEiBkIM
at resolve (/Users/arielrodriguez/development/proyectosPythonServer/webapp/node_modules/@sveltejs/kit/src/runtime/server/respond.js:397:13)
at resolve (/Users/arielrodriguez/development/proyectosPythonServer/webapp/node_modules/@sveltejs/kit/src/runtime/server/respond.js:246:5)
at #options.hooks.handle (/Users/arielrodriguez/development/proyectosPythonServer/webapp/node_modules/@sveltejs/kit/src/runtime/server/index.js:43:56)
at Module.respond (/Users/arielrodriguez/development/proyectosPythonServer/webapp/node_modules/@sveltejs/kit/src/runtime/server/respond.js:243:40)
at process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:95:5)