- Paso 1: Clonar el repositorio de AI_RAG desde GitHub.
- Paso 2: Instalar dependencias con pip install -r requirements.txt.
- Paso 3: Preparar tu corpus de documentos y configurar una base de datos vectorial (por ejemplo, FAISS, Pinecone).
- Paso 4: Configurar claves API para incrustaciones y LLM en el archivo de configuración.
- Paso 5: Ejecutar el script de indexación para construir la base de datos vectorial.
- Paso 6: Ejecutar el script de consulta para enviar indicaciones de usuario y recibir respuestas contextuales.