Una guía práctica de la referencia de la API de Vector Stores de OpenAI

Hablemos de la Generación Aumentada por Recuperación, o RAG (por sus siglas en inglés). Es uno de esos conceptos de IA que es tan genial como suena. RAG es lo que permite a los asistentes de IA ir más allá de su conocimiento predefinido y acceder a los datos privados de tu empresa para obtener respuestas que son realmente útiles y específicas para ti. El ingrediente secreto detrás de cualquier configuración RAG sólida es algo llamado almacén de vectores (vector store), que puedes considerar como una memoria a largo plazo para tu IA.

Si eres un desarrollador que trabaja con las herramientas de OpenAI, probablemente te hayas topado con su API de Almacenes de Vectores (Vector Stores API). Te proporciona las piezas para construir esa memoria de IA tú mismo. Esta guía trata sobre la referencia de la API de Almacenes de Vectores de OpenAI, pero desde un punto de vista práctico. Repasaremos las partes esenciales, cómo empezar y algunos de los problemas reales con los que te podrías encontrar.

Entendiendo los almacenes de vectores en la referencia de la API de OpenAI

En pocas palabras, un almacén de vectores es un tipo de base de datos diseñada para entender el significado detrás de las palabras, no solo las palabras en sí. Cuando le proporcionas un documento, como un PDF de la política de la empresa o un artículo del centro de ayuda, no solo almacena el texto en bruto. Utiliza lo que se conoce como un modelo de incrustación (embedding model) para traducir ese texto en una cadena de números conocida como vector.

Estos vectores son bastante inteligentes; capturan la esencia contextual del contenido. Así, el vector para "política de devoluciones" estará numéricamente cerca del vector para "¿cómo obtengo un reembolso?" aunque usen palabras diferentes. Esto es lo que permite a una IA encontrar la información correcta para responder una pregunta, sin importar cuán extraña sea la forma en que alguien la formule.

El Almacén de Vectores de OpenAI es un servicio gestionado que se encarga de las partes complicadas por ti. Está diseñado para funcionar perfectamente con sus API de Asistentes y Respuestas, manejando el trabajo tras bambalinas de:

• Segmentación (Chunking): Dividir documentos grandes en fragmentos más pequeños y manejables.

• Incrustación (Embedding): Convertir esos fragmentos en vectores.

• Indexación: Organizar todos esos vectores para que se puedan buscar rápidamente.

Su propósito principal es potenciar la herramienta "file_search", que te permite construir asistentes de IA que pueden obtener respuestas directamente de los documentos que proporcionas. Esto convierte una IA genérica en una experta sobre tu negocio específico.

Cómo usar la referencia de la API de Almacenes de Vectores de OpenAI

Empezar a usar la API de Almacenes de Vectores de OpenAI se resume en unos pocos objetos y endpoints clave. Repasemos el flujo típico para preparar tus datos para que un asistente de IA los utilice.

Creando un almacén de vectores

Lo primero es lo primero, necesitas un lugar donde poner tus archivos. En el mundo de OpenAI, esto se llama un "Almacén de Vectores" (Vector Store). Puedes crear uno con una llamada directa al endpoint "POST /v1/vector_stores".

Puedes crear uno sin parámetros, pero es una buena idea darle un "name" (nombre) solo para evitar que las cosas se compliquen. El parámetro "expires_after" también es increíblemente útil, especialmente para las pruebas. Te permite establecer un temporizador de autodestrucción en el almacén, para que no termines pagando por un almacenamiento del que te olvidaste. El primer GB es gratis, pero después de eso, se te factura diariamente por lo que uses (actualmente alrededor de $0.10 por GB al día).

También puedes especificar una "chunking_strategy" (estrategia de segmentación). OpenAI se encarga de dividir tus documentos, pero este parámetro te da cierto control sobre cómo se hace. Puedes optar por "auto" y dejar que OpenAI haga lo suyo, o elegir "static" para establecer tú mismo el tamaño máximo del fragmento y la superposición.

Añadiendo archivos a tu almacén de vectores

Con un almacén de vectores vacío y listo, es hora de llenarlo. Esto implica dos pasos: primero, subes un archivo al almacenamiento general de archivos de OpenAI, y luego vinculas ese archivo a tu almacén de vectores específico.

Paso 1: Subir un archivo

Comenzarás llamando al endpoint "POST /v1/files". El parámetro clave aquí es "purpose", que debe establecerse en "'assistants'". Esto le indica a OpenAI que el archivo está destinado a ser utilizado por las herramientas de un asistente, como "file_search". Esta llamada te devuelve un "file_id", que necesitarás para la siguiente parte.

Paso 2: Adjuntar el archivo al almacén de vectores

Una vez que tengas tu "file_id", puedes conectarlo a tu almacén usando el endpoint "POST /v1/vector_stores/{vector_store_id}/files". Esta es la acción que inicia oficialmente el proceso de segmentación, incrustación e indexación.

Esta es también tu oportunidad para añadir "attributes" (atributos), o metadatos, a tus archivos. Esta es una función muy útil para añadir etiquetas clave-valor a tus documentos, como "{"author": "Jane Doe", "category": "refunds"}". Luego puedes usar estas etiquetas para filtrar tus búsquedas, indicándole a la IA que solo busque dentro de ciertos documentos.

Consultando tus datos

Después de que tus archivos sean procesados e indexados, tu asistente está listo para usarlos. Cuando añades la herramienta "file_search" a un asistente, el resto ocurre de forma casi automática. El modelo analiza la pregunta del usuario y, si decide que necesita información de tus archivos, consulta el almacén de vectores en segundo plano.

Si quieres un enfoque más práctico o necesitas ver cómo está funcionando tu almacén de vectores, también puedes consultarlo directamente con el endpoint "POST /v1/vector_stores/{vector_store_id}/search". Esto puede ser genial para depurar o para construir tus propios flujos RAG fuera del marco estándar de los Asistentes.

Aquí están los principales parámetros que usarás para buscar:

Desafíos de usar la API de Almacenes de Vectores de OpenAI

Aunque la referencia de la API de Almacenes de Vectores de OpenAI te da un conjunto sólido de herramientas, construir un sistema RAG listo para producción desde cero es un proyecto serio. Lo que comienza como unas pocas llamadas simples a la API puede convertirse rápidamente en un sistema complejo que necesita mucho esfuerzo de ingeniería para construir y mantener, especialmente si es para algo importante como el soporte al cliente.

Aquí hay algunos de los obstáculos con los que probablemente te encontrarás:

• Gestionar el flujo de trabajo es un engorro. Una sola conversación con un usuario no es solo una llamada a la API. Tienes que hacer malabares con asistentes, hilos, mensajes y ejecuciones. También tienes que sondear constantemente las actualizaciones de estado para saber cuándo ha terminado una ejecución o necesita tu atención. Esto lleva a escribir una tonelada de código adicional solo para gestionar la comunicación.

• No hay un panel de control. Con la API en crudo, no obtienes un panel de control amigable para gestionar tus almacenes de vectores. ¿Quieres comprobar qué archivos están indexados? ¿Necesitas actualizar un documento de política? Tienes que hacerlo todo a través de código. Esto hace que la gestión diaria sea lenta y completamente dependiente de los desarrolladores.

• Las pruebas y la validación son complicadas. ¿Cómo sabes que tu asistente dará la respuesta correcta antes de soltarlo con los clientes? La API no ofrece una forma de simular cómo respondería a conversaciones pasadas. Esto dificulta la evaluación de la calidad de tu configuración RAG, predecir cuántos problemas puede resolver realmente y obtener la confianza para ponerlo en marcha.

• Mantener el conocimiento actualizado es una tarea pesada. La información de tu empresa siempre está cambiando. Las políticas se actualizan en Confluence, los artículos de ayuda se modifican en Zendesk y nuevas respuestas aparecen en tickets de soporte antiguos. Subir y rastrear manualmente las versiones de los archivos a través de la API es tedioso y propenso a errores, lo que significa que tu IA puede desincronizarse rápidamente con la realidad.

eesel AI: una alternativa a la referencia de la API de Almacenes de Vectores de OpenAI

Construir con la API en crudo es un poco como si te dieran una caja con las piezas de un motor y te dijeran que construyas un coche. Definitivamente es posible si tienes un equipo de mecánicos, pero la mayoría de nosotros solo queremos subirnos y conducir. Aquí es donde una plataforma como eesel AI puede ayudar.

eesel AI te ofrece un motor de flujo de trabajo completo construido sobre potentes modelos de IA y sistemas de recuperación como los de OpenAI. Se encarga de todo el pipeline de RAG por ti, desde la sincronización de tus fuentes de conocimiento hasta la gestión de la conversación, para que puedas lanzar un agente de IA listo para producción en minutos en lugar de meses.

Esta infografía ilustra cómo una plataforma como eesel AI simplifica el pipeline de RAG al sincronizar e integrar automáticamente el conocimiento de diversas fuentes.

Aquí tienes una comparación rápida de los dos enfoques:

Con eesel AI, puedes saltarte los quebraderos de cabeza de ingeniería. En lugar de escribir scripts para subir archivos, conectas fuentes como Zendesk o Slack con un solo clic. En lugar de preguntarte cómo se desempeñará tu agente, puedes ejecutar una simulación en tus tickets históricos para obtener un pronóstico real de su tasa de resolución. Y en lugar de lidiar con llamadas a la API, puedes construir potentes flujos de trabajo en una interfaz de usuario sencilla, todo sin escribir una sola línea de código.

Reflexiones finales sobre la API de Almacenes de Vectores de OpenAI

La referencia de la API de Almacenes de Vectores de OpenAI ofrece los componentes básicos para crear asistentes de IA que conocen tus datos a la perfección. Es una gran herramienta para los desarrolladores que quieren ensuciarse las manos y construir un sistema RAG desde cero.

Pero el camino desde unas pocas llamadas a la API hasta un agente de IA fiable y listo para producción es largo y está lleno de obstáculos técnicos. Para los equipos que quieren moverse rápido y centrarse en los resultados en lugar de la infraestructura, un enfoque de plataforma a menudo tiene más sentido. eesel AI te ofrece lo mejor de ambos mundos: el poder de los modelos de IA de primer nivel con una plataforma simple y autoservicio que te permite construir, probar y desplegar con confianza.

¿Listo para lanzar un agente de IA entrenado con el conocimiento de tu empresa en minutos, no en meses? Prueba eesel AI gratis y descubre lo fácil que puede ser automatizar tu soporte.