Agentes de IA con Hugging Face smolagents
Adel Nehme
VP of AI Curriculum, DataCamp


RAG = Combina recuperación de información con generación de LLM

from langchain_community.document_loaders import PyPDFDirectoryLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
# Load documentation from directory
loader = PyPDFDirectoryLoader("cooking_docs", mode="single")
documents = loader.load()
# Split into chunks
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200
)
chunks = splitter.split_documents(documents)
from langchain_huggingface import HuggingFaceEndpointEmbeddings
from langchain_community.vectorstores import FAISS
# Create embeddings and vector store
embedder = HuggingFaceEndpointEmbeddings(
model="BAAI/bge-base-en-v1.5",
task="feature-extraction",
)
vector_store = FAISS.from_documents(chunks, embedder)
query = "How do I cook salmon with herbs?"
# Similarity search
relevant_docs = vector_store.similarity_search(query, k=3)
# Create a context string
context = "\n\n".join(doc.page_content for doc in relevant_docs)
Los 2 fragmentos más relevantes (coincidencias semánticas):
[1] Básicos de preparación de salmón (p. 2) Seca el salmón para dorarlo. Sazona con sal, pimienta y eneldo o perejil fresco. Deja reposar 10 minutos para que la sal penetre. Para cocción uniforme, lleva a temperatura ambiente...
[2] Hornear salmón en el horno (p. 5) Precalienta el horno a 200°C (392°F). Coloca los filetes en una bandeja con papel pergamino, cubre con rodajas de limón y mantequilla de hierbas (eneldo/perejil). Hornea 10 a 12 minutos hasta que esté opaco y se desmenuce; deja reposar 2 minutos antes de servir...
¿Cómo planifico una semana de comidas por menos de $50 cumpliendo todos los requisitos nutricionales?
La respuesta está distribuida en documentos (presupuesto, nutrición, técnicas, recetas).

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