Cómo crear una base de conocimientos

Crear una base de conocimientos es un paso crucial para desarrollar agentes de IA eficaces con Gaia. En esta página se describen varios métodos para crear colecciones de vectores a partir de sus conocimientos propios y privados, garantizando que su IA tenga acceso a la información más relevante. Tanto si trabaja con texto plano, archivos markdown, pares de datos estructurados, PDFs o contenido web. Gaia ofrece opciones flexibles para importar y transformar sus datos en una potente base de conocimientos. Cada sección a continuación detalla un enfoque específico, permitiéndole elegir el método que mejor se adapte a su formato de datos y necesidades. Siguiendo estas guías, podrá crear una base de conocimiento rica y personalizada para sus aplicaciones de IA.

📄️ Base de conocimientos a partir de un archivo de texto sin formato

En esta sección, veremos cómo crear una instantánea de colección de vectores a partir de un archivo de texto plano. El sitio

📄️ Base de conocimientos a partir de un archivo markdown

En esta sección, discutiremos cómo crear una instantánea de una colección de vectores a partir de un archivo markdown. El archivo de instantánea puede ser cargado por un nodo de Gaia como su base de conocimiento.

📄️ Base de conocimientos a partir de pares fuente / resumen

En esta sección analizaremos cómo crear una instantánea de colección de vectores para una recuperación óptima de documentos de texto de formato largo. El método consiste en crear dos columnas de texto en un archivo CSV.

📄️ Base de conocimientos a partir de un archivo PDF

En esta sección veremos cómo crear una instantánea de una colección de vectores a partir de un archivo PDF. En primer lugar, analizaremos el archivo PDF no estructurado para convertirlo en un archivo markdown estructurado. A continuación, seguiremos los pasos de Knowledge base a partir de un archivo markdown para crear incrustaciones para sus archivos PDF.

📄️ Base de conocimientos a partir de una URL

En esta sección veremos cómo crear una instantánea de una colección de vectores a partir de una URL web. En primer lugar, analizaremos la URL en un archivo markdown estructurado. Luego, seguiremos los pasos de Knowledge base a partir de un archivo markdown para crear la incrustación de su URL.