Chatea con tus documentos

De un documento puedes hacerle preguntas a la IA sobre el mismo como si fuera una conversación

📄 Documentación del Flujo “Chatea con tus documentos”

🧩 Descripción general

El flujo permite consultar documentos almacenados en Google Drive como si se estuviera conversando con ellos.
Un documento se ingresa, se procesa en fragmentos y se guarda en un vectorstore; posteriormente el usuario plantea una pregunta y el sistema devuelve una respuesta generada por un modelo de IA, enriquecida con los fragmentos relevantes del documento.

⚙️ Funcionalidades principales

Ingestión de documentos: se recuperan archivos de Google Drive y se persisten en una base de datos vectorial.
Separación de textos: el contenido se divide en fragmentos coherentes según el idioma.
Generación de embeddings: se calculan representaciones vectoriales de los fragmentos con OpenAI.
Búsqueda contextual: se recuperan los fragmentos más relevantes para la pregunta del usuario.
Transformación a texto: los datos recuperados se convierten a texto plano para la generación del prompt.
Construcción dinámica de prompts: se integra el contexto recuperado con la pregunta.
Generación de respuesta: un modelo LLM genera la respuesta basada en el prompt.
Salida en formato chat: la respuesta se muestra en la interfaz como un mensaje de la IA.

🔄 Pasos del flujo de trabajo

Nombre del componente	Rol en el flujo	Entradas clave	Salidas clave
Obtener documento (GDriveFilesComponent)	Recupera archivos de Google Drive y los convierte en datos.	Selección de archivo en Drive.	Datos de documento (contenido binario).
Separador de texto (LanguageRecursiveTextSplitter)	Divide el contenido en fragmentos de longitud razonable.	Datos de documento.	Fragmentos de texto (Data).
Subir a DB (Chroma)	Calcula embeddings de los fragmentos y los almacena en el vectorstore.	Fragmentos de texto, embeddings.	Vectorstore persistente (no visible directamente).
Obtener documento (GDriveFilesComponent) – segunda instancia	(Opcional) Selección de archivos para la búsqueda.	Selección de archivo en Drive.	Datos de documento (para búsqueda).
Separador de texto – segunda instancia	Divide los archivos seleccionados para búsqueda en fragmentos.	Datos de documento.	Fragmentos de texto (Data).
OpenAI Embeddings – segunda instancia	Genera embeddings de los fragmentos de búsqueda.	Fragmentos de texto.	Embeddings.
Obtener de DB (Chroma)	Busca fragmentos relevantes usando el query proporcionado.	Embeddings, query de búsqueda.	Resultados de búsqueda (Data).
Obtener texto (ParseData)	Convierte los resultados de búsqueda en texto plano.	Resultados de búsqueda (Data).	Texto procesado (Message).
Pregunta (ChatInput)	Captura la pregunta del usuario y la convierte en mensaje.	Texto de la pregunta, archivos opcionales.	Mensaje de pregunta (Message).
Instrucciones (Prompt)	Construye el prompt incorporando el contexto y la pregunta.	Texto de contexto (del ParseData), pregunta.	Prompt completo (Message).
OpenAI (OpenAIModel)	Genera la respuesta a partir del prompt.	Prompt.	Mensaje de respuesta (Message).
Salida de chat (ChatOutput)	Muestra la respuesta en la interfaz de chat.	Mensaje de respuesta.	Mensaje mostrado al usuario.

Nota: Los pasos “Obtener documento” y “Separador de texto” pueden reutilizarse en distintas partes del flujo. En el ejemplo, una instancia se usa para la ingesta inicial y otra para la búsqueda de fragmentos en tiempo real.

🧠 Notas

El flujo necesita una cuenta de Google Drive con los permisos adecuados para leer los archivos.
La base de datos vectorial (Chroma) se almacena de forma persistente en la carpeta chat_wiht_documents.
Se emplean modelos de embeddings de OpenAI (text-embedding-3-small), y el modelo generativo es gpt‑4.1.
El tamaño del chunk para el splitter es 1000 caracteres con 200 de superposición.
Se permite la búsqueda basada en similitud (similarity) con un umbral de puntuación mínimo de 0.1.
La respuesta se genera en modo no streaming (stream=false).
El flujo no incluye la gestión de tokens ni límites de cuota; estos parámetros deben configurarse a nivel de modelo si es necesario.

graph TD %%{init: {'theme': 'mc','layout': 'elk'}}%% ChatOutput-s3yx9[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output] style ChatOutput-s3yx9 stroke:#a170ff ChatInput-nbeu2[<div><img src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Pregunta] style ChatInput-nbeu2 stroke:#a170ff GDriveFilesComponent-ield1[<div><img src="/_astro/google_drive.Cutj2ebY.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Obtener documento] style GDriveFilesComponent-ield1 stroke:#a170ff Prompt-bqb7h[<div><img src="/_astro/square-terminal.BMOXc-nZ.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Instrucciones] style Prompt-bqb7h stroke:#a170ff ParseData-u86r4[<div><img src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Obtener texto] style ParseData-u86r4 stroke:#a170ff Chroma-rr0og[<div><img src="/_astro/chroma.Ctr3VfNN.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Subir a DB] style Chroma-rr0og stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-8lgaa[<div><img src="/_astro/openAI.CA91HhVI.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI Embeddings] style OpenAIEmbeddings-8lgaa stroke:#a170ff LanguageRecursiveTextSplitter-60k4u[Separador de texto] style LanguageRecursiveTextSplitter-60k4u stroke:#a170ff Chroma-v9w2i[<div><img src="/_astro/chroma.Ctr3VfNN.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Obtener de DB] style Chroma-v9w2i stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-3cp2j[<div><img src="/_astro/openAI.CA91HhVI.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI Embeddings2] style OpenAIEmbeddings-3cp2j stroke:#a170ff OpenAIModel-h9hjf[<div><img src="/_astro/openAI.CA91HhVI.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>OpenAI] style OpenAIModel-h9hjf stroke:#a170ff ParseData-u86r4 -.- Prompt-bqb7h linkStyle 0 stroke:#a170ff ChatInput-nbeu2 -.- Prompt-bqb7h linkStyle 1 stroke:#a170ff GDriveFilesComponent-ield1 -.- LanguageRecursiveTextSplitter-60k4u linkStyle 2 stroke:#a170ff LanguageRecursiveTextSplitter-60k4u -.- Chroma-rr0og linkStyle 3 stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-8lgaa -.- Chroma-rr0og linkStyle 4 stroke:#a170ff Chroma-v9w2i -.- ParseData-u86r4 linkStyle 5 stroke:#a170ff OpenAIEmbeddings-3cp2j -.- Chroma-v9w2i linkStyle 6 stroke:#a170ff Prompt-bqb7h -.- OpenAIModel-h9hjf linkStyle 7 stroke:#a170ff OpenAIModel-h9hjf -.- ChatOutput-s3yx9 linkStyle 8 stroke:#a170ff