RAG Chatbot con Python: Personaliza tu IA con tus documentos

Resumen en una línea: este script recorre cada PDF en la carpeta docs, extrae su texto, lo divide en fragmentos de tamaño fijo con solapamiento, convierte esos fragmentos en vectores de embeddings con sentence-transformers usando el modelo all-MiniLM-L6-v2, construye un índice FAISS con esos vectores y guarda el índice faiss_index.bin y la lista de fragmentos chunks.pkl en disco para que una aplicación Streamlit o similar pueda cargarlos y realizar recuperación basada en vectores.

Importaciones y configuración breve: os para operaciones del sistema de archivos como listar ficheros y construir rutas, pickle para persistir objetos Python como la lista de fragmentos, numpy para manejar arrays numéricos requeridos por FAISS, PyPDF2.PdfReader para extraer texto de páginas PDF (nota: extract_text puede devolver None en algunas páginas), SentenceTransformer para generar embeddings densos a partir de texto y faiss para crear índices vectoriales y búsquedas de vecinos más cercanos eficientes. Configuración típica: instanciar embedder con el modelo all-MiniLM-L6-v2 y definir nombres de archivo INDEX_FILE faiss_index.bin y CHUNKS_FILE chunks.pkl.

Función load_pdf file_path: abre un PDF con PdfReader, itera sus páginas y concatena el resultado de extract_text de cada página separando con un salto de línea. Hay que tener en cuenta que algunas páginas pueden devolver None y conviene filtrar o sustituir por cadena vacía para evitar errores.

Función chunk_text text, chunk_size 500, overlap 100: realiza una segmentación simple basada en caracteres. Se recorre el texto en tramos de chunk_size y se avanza cada vez chunk_size menos overlap para que los fragmentos consecutivos compartan overlap caracteres. El solapamiento mantiene continuidad contextual y reduce la probabilidad de cortar información relevante en los límites.

build_index pdf_folder docs explica el flujo completo: 1 Recolectar fragmentos: recorrer docs, para cada archivo que termine en .pdf llamar a load_pdf y fragmentar con chunk_text, acumulando all_chunks. El orden importa porque los ids internos de FAISS corresponderán a la posición en all_chunks. 2 Generar embeddings: usar embedder.encode sobre all_chunks. Para colecciones grandes es imprescindible procesar por lotes con batch_size razonable y forzar dtype float32 antes de pasar a FAISS para evitar incompatibilidades y consumo excesivo de memoria. 3 Crear índice FAISS: obtener la dimensión dim de los vectores, crear un IndexFlatL2 dim y llamar index.add vectors. IndexFlatL2 realiza búsqueda exacta por distancia L2, adecuada para colecciones pequeñas o medianas; para colecciones grandes considerar índices aproximados o estructurados. 4 Guardar índice y fragments: faiss.write_index index INDEX_FILE y serializar all_chunks con pickle.dump en CHUNKS_FILE. Estos ficheros permiten que el frontend los cargue sin rehacer el preprocesado.

Consejos y posibles problemas: controlar el tamaño de lote al generar embeddings para evitar OOM, convertir los vectores a numpy float32, comprobar que page.extract_text no sea None y limpiar caracteres invisibles. Al dividir por caracteres la segmentación es simple pero puede cortar oraciones; para mejores resultados considerar segmentación por oraciones o tokens y técnicas de chunking semántico. Si se necesita alta escalabilidad usar índices FAISS más avanzados o soluciones gestionadas en la nube.

Cómo ejecutar el script: colocar los PDFs en la carpeta docs y ejecutar el módulo Python correspondiente. El resultado esperado son los ficheros faiss_index.bin y chunks.pkl en el directorio de trabajo, listos para la búsqueda por similaridad y para alimentar un chatbot RAG que combine recuperación de documentos y generación de texto.

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