Chatbot basado en LLM para el análisis avanzado de datos con Redash

Transformación del BI con nuestro complemento Redash

En el panorama en constante evolución de la inteligencia empresarial, la necesidad de capacidades avanzadas de análisis de datos se ha hecho más evidente que nunca. Reconociendo este imperativo, nuestra empresa se está embarcando en un emocionante viaje para revolucionar el análisis de datos a través del desarrollo de un innovador chatbot con Redash.

Nuestra visión va más allá de las plataformas de BI tradicionales, con el objetivo de crear una integración perfecta que no sólo mejore la experiencia del frontend, sino que también introduzca un backend inteligente capaz de traducir las consultas de los usuarios en perspectivas procesables. Este proyecto multifacético abarca la generación de resúmenes para visualizaciones en cuadros de mando existentes, perspectivas derivadas de consultas SQL actuales y la creación automática de consultas SQL, visualizaciones y cuadros de mando Redash completos.

El núcleo de esta innovación es el puente que estamos construyendo entre el lenguaje natural y las consultas SQL complejas. Nuestro objetivo es democratizar el análisis de datos, haciéndolo accesible a los miembros del equipo con conocimientos no técnicos. Al facilitar una conexión fluida entre los usuarios y sus datos, aspiramos a agilizar los procesos analíticos, fomentando la eficiencia, la facilidad de uso y, en última instancia, la toma de decisiones estratégicas fundamentadas.

Acompáñanos en este viaje transformador mientras desvelamos una herramienta que no sólo simplifica la exploración de datos, sino que también allana el camino para una nueva era de análisis de datos accesibles y potentes.

Entender la analítica de datos

Antes de profundizar en los entresijos de los Grandes Modelos del Lenguaje (LLM) y su papel en la analítica, vamos a establecer una comprensión clara de lo que implica la analítica de datos y las tareas que realizan los analistas.

En el núcleo de nuestra misión analítica se encuentra el compromiso de ayudar a los equipos de producto a tomar decisiones informadas basadas en los datos disponibles en un plazo determinado. Para precisar aún más el ámbito de actuación de los analistas impulsados por LLM, recurrimos al exhaustivo marco propuesto por Gartner, que identifica cuatro técnicas distintas de Análisis y Datos.

1. Análisis descriptivo: Esta técnica aborda la pregunta «¿Qué ha pasado?». Implica tareas de elaboración de informes y trabajar con herramientas de Business Intelligence (BI) para, por ejemplo, determinar los ingresos en un mes concreto.
2. Análisis de diagnóstico: Más allá del análisis descriptivo, esta técnica busca respuestas a preguntas como «¿Por qué ha ocurrido algo?». Los analistas que se dedican al análisis de diagnóstico profundizan en el análisis detallado de los datos, empleando técnicas de desglose y troceado. Por ejemplo, pueden investigar por qué los ingresos disminuyeron un 10% en comparación con el año anterior.
3. Análisis predictivo: Esta técnica proporciona información sobre el futuro, respondiendo a preguntas como «¿Qué ocurrirá?». La previsión y la simulación son las piedras angulares del análisis predictivo, ya que permiten a las empresas anticipar resultados en distintos escenarios.
4. Análisis prescriptivo: Al dar forma a las decisiones finales, la analítica prescriptiva aborda cuestiones como «¿En qué debemos centrarnos?» o «¿Cómo podríamos aumentar el volumen en un 10%?». Esta técnica orienta la toma de decisiones estratégicas basándose en los datos analizados.

Las empresas suelen pasar por estas etapas analíticas de forma secuencial, lo que refleja su madurez en materia de datos. Del mismo modo, los analistas evolucionan de niveles junior a senior, atravesando estas etapas desde tareas de elaboración de informes bien definidas hasta la resolución de consultas estratégicas complejas.

En el contexto de los analistas impulsados por LLM, nuestro enfoque inicial se centra en el análisis descriptivo y las tareas de elaboración de informes. El dominio de estos fundamentos es crucial antes de profundizar en el análisis predictivo y prescriptivo. Este enfoque estratégico se alinea con la progresión natural tanto de las empresas como de los analistas individuales, garantizando una base sólida para las tareas analíticas avanzadas.

LLM y análisis de datos

Los Grandes Modelos del Lenguaje (LLM) son modelos avanzados de inteligencia artificial diseñados para comprender y generar texto similar al humano a partir de extensos conjuntos de datos de entrenamiento lingüístico. En el ámbito del análisis de datos, los LLM desempeñan un papel fundamental al salvar la distancia entre las consultas complejas y el lenguaje natural.

Estos modelos son fundamentales para mejorar el análisis descriptivo y las tareas de elaboración de informes, ya que permiten a los analistas extraer información significativa de los datos mediante interacciones intuitivas y basadas en el lenguaje. Al aprovechar los LLM, los analistas de datos pueden agilizar su flujo de trabajo, empezando por las tareas básicas y avanzando gradualmente hacia retos analíticos más sofisticados. Esta integración de los LLM en el análisis de datos supone un cambio de paradigma, ya que hace que la analítica sea más accesible, eficiente y fácil de usar, lo que en última instancia permite a las organizaciones tomar decisiones bien fundadas basadas en sus datos.

¿Qué es Redash?

Redash está diseñado para permitir a cualquier persona, independientemente de su nivel de sofisticación técnica, aprovechar el poder de los datos grandes y pequeños. Los usuarios de SQL aprovechan Redash para explorar, consultar, visualizar y compartir datos de cualquier fuente de datos. Su trabajo, a su vez, permite a cualquier persona de su organización utilizar los datos. Cada día, millones de usuarios en miles de organizaciones de todo el mundo utilizan Redash para desarrollar ideas y tomar decisiones basadas en datos. Aquí destacamos algunas de las características de Redash:

1. Basado en el navegador: Todo en tu navegador, con una URL que puedes compartir.
2. Facilidad de uso: Sea inmediatamente productivo con los datos sin necesidad de dominar complejos programas informáticos.
3. Editor de consultas: Compon rápidamente consultas SQL y NoSQL con un navegador de esquemas y autocompletado.
4. Visualización y cuadros de mando: Crea hermosas visualizaciones con arrastrar y soltar, y combínelas en un único cuadro de mando.
5. Compartición: Colabora fácilmente compartiendo visualizaciones y sus consultas asociadas, lo que permite la revisión por pares de informes y consultas.
6. Programar actualizaciones: Actualiza automáticamente sus gráficos y cuadros de mando a intervalos regulares definidos por ti.
7. Alertas: Define condiciones y recibe alertas instantáneas cuando cambien sus datos.
8. API REST: Todo lo que se puede hacer en la interfaz de usuario también está disponible a través de la API REST.
9. Amplia compatibilidad con fuentes de datos: API de fuentes de datos extensible con soporte nativo para una larga lista de bases de datos y plataformas comunes.

Plano del proyecto

Fundamentos, familiarización con las herramientas y mejora de la NLP

Objetivo: Establecer las capacidades básicas del chatbot y mejorar la PNL para obtener traducciones SQL precisas a la vez que se adquiere un profundo conocimiento de los principales desarrollos y herramientas de LLM.

Implementación:

• Utilizar Python, OpenAI API y LangChain para la comprensión inicial del lenguaje y la traducción SQL.
• Familiarizarse con las herramientas de OpenAI, los componentes de LangChain, LLamaIndex y las bases de datos vectoriales.
• Revisar los enlaces relevantes y resumir los hallazgos en un informe exhaustivo.
• Integrar LangChain en el backend Python para NLP avanzado, reemplazando el uso básico de la API OpenAI.

2. Tratamiento avanzado de datos y búsqueda semántica

Objetivo: Optimizar la gestión de datos para una recuperación y procesamiento eficientes, incorporando capacidades de búsqueda semántica mediante Bases de Datos Vectoriales.

Implantación:

• Implementar LLamaIndex para agilizar el acceso a los datos e integrar diversas fuentes de datos.
• Utilizar bases de datos vectoriales para almacenar y buscar texto transcrito, comentarios y metadatos de YouTube.
• Explorar la incrustación de documentos y la búsqueda semántica mediante similitud vectorial.

3. Comprensión de las herramientas, integración de Redash y desarrollo de cuadros de mando

Objetivo: Comprender las capacidades de Redash, conectarse a las fuentes de datos y desarrollar una interfaz de panel de control fácil de usar.

Implementación:

• Aprender Redash para visualización de datos y analítica.
• Diseñar un esquema de datos de YouTube eficiente teniendo en cuenta el rendimiento del canal, la base de usuarios y los gastos de vídeo.
• Esbozar la arquitectura para el complemento Redash y los sistemas backend.
• Desarrollar la interfaz del panel de control con React para una experiencia fácil de usar.
• Desarrollar un sistema backend para el almacenamiento y procesamiento de datos utilizando Quart (versión asíncrona de Flask).

4. Integración de LLM y generación automática de cuadros de mando

Objetivo: Integrar modelos lingüísticos para la comprensión del lenguaje natural y automatizar la generación de visualizaciones en función de las consultas de los usuarios.

Implementación:

• Incorporar modelos lingüísticos para interpretar y procesar consultas en lenguaje natural.
• Integrar el complemento para convertir las consultas de lenguaje natural en SQL, garantizando la compatibilidad con Redash.
• Implementar OpenAI Actions (antes llamados Plugins) para una integración perfecta.
• Experimentar rápidamente utilizando Flowise AI para realizar pruebas y mejoras rápidas.
• Implementar la generación automática de visualizaciones basadas en las consultas del usuario y el contexto existente.

Este plan consolidado proporciona un enfoque coherente y sin fisuras para desarrollar un sistema de chatbot avanzado, integrando modelos lingüísticos, tratamiento de datos, búsqueda semántica y visualización fácil de usar.

Metodología

Colaboración sin fisuras

Para nuestro proyecto de equipo colaborativo, dimos el paso esencial de crear una organización GitHub para agilizar nuestros esfuerzos de colaboración y control de versiones. Dentro de esta organización, establecimos un repositorio compartido para facilitar el trabajo en equipo y la gestión del código.

Para apoyar nuestras necesidades de almacenamiento de datos y garantizar una base de datos centralizada y accesible para todo el equipo, optamos por una base de datos PostgreSQL alojada en Render. Esta decisión nos permite disponer de una infraestructura de base de datos compartida y escalable, mejorando la colaboración y la coherencia de los datos en todo el equipo. La plataforma Render proporciona un entorno fiable para nuestra base de datos PostgreSQL, en línea con la naturaleza colaborativa de nuestro proyecto y los requisitos de gestión de datos.

Creación de la máquina virtual

El inicio del proyecto comenzó con la creación de una máquina virtual dedicada, un componente crucial para lograr una configuración lista para la producción a través de la Dockerización integral. Utilizando la robusta plataforma de virtualización Proxmox dentro del laboratorio doméstico, se configuró una máquina virtual con recursos sustanciales: 4 zócalos de CPU, 4 GB de RAM y un disco duro de gran capacidad de 64 GB. Esta cuidadosa asignación garantiza un rendimiento y una escalabilidad óptimos, y constituye la base de un entorno Dockerizado sin fisuras. Tras la configuración de la máquina virtual, se instaló Debian 12 (Bookworm) como sistema operativo, proporcionando una base sólida para las fases posteriores en el desarrollo y despliegue de este emocionante proyecto.

Configuración del desarrollo local de Redash

Embarcate en el desarrollo de Redash abre un mundo de posibilidades, y el primer paso crucial es establecer un entorno local robusto. Ya sea en Linux o Windows WSL2, el proceso implica la instalación de paquetes esenciales para Docker, NodeJS y Yarn. Con el código fuente de Redash clonado, las dependencias instaladas y las variables de entorno locales generadas, los desarrolladores compilan sin problemas el front-end y construyen una imagen Docker local de Redash. Iniciar Redash localmente se convierte en algo sencillo, y acceder a la interfaz web en http://localhost:5001 marca la puerta de entrada a la configuración. La configuración de Python para el desarrollo del backend sigue el mismo camino, garantizando la compatibilidad con diversas fuentes de datos. Esta visión holística prepara el terreno para un viaje de desarrollo de Redash sin problemas. Para conocer los pasos detallados, consulta la guía completa aquí.

Conjunto de datos

Los datos de nuestro canal de YouTube son un tesoro, ya que incluyen metadatos de vídeo como títulos y fechas de carga, series temporales de metadatos de audiencia que revelan tendencias de rendimiento y comentarios con fecha y hora que fomentan el análisis de la participación de la comunidad. El texto transcrito ayuda al análisis de contenidos y al SEO, mientras que la instantánea de datos ofrece métricas en tiempo real para el perfeccionamiento estratégico y la mejora de la participación de la audiencia.

Dentro de cada carpeta de nuestras diversas fuentes de datos, un trío de archivos CSV actúa como puerta de entrada a profundos conocimientos de nuestro ecosistema de YouTube. Ya se trate de las plataformas del servicio Compartir, los datos demográficos sobre la edad de los espectadores o la distribución geográfica en Ciudades, cada fuente contribuye a la narrativa de nuestros contenidos. El estado de suscripción y los espectadores nuevos y recurrentes revelan el compromiso y la retención de la audiencia, mientras que la geografía desvela nuestra audiencia global.

El tipo de dispositivo y el sistema operativo profundizan en el panorama técnico, y el género de los espectadores enriquece la demografía de la audiencia. Los subtítulos y la CC mejoran la inclusividad, el tipo de contenido clasifica los géneros, la fuente de suscripción descubre los orígenes de los abonados y la fuente de tráfico identifica los canales de descubrimiento. Los espectadores por fecha añaden una dimensión temporal, completando un mosaico exhaustivo de nuestra presencia en YouTube con la información contenida en tres archivos CSV dentro de cada carpeta.

Creación de un esquema de base de datos para cargar datos

Para consolidar y organizar nuestros análisis de YouTube, diseñamos un esquema de base de datos estructurado. Dentro de cada archivo CSV de cada carpeta, se empleó una columna de bloqueo única para sincronizar y fusionar los datos a la perfección. Aprovechando este enfoque, facilitamos una integración cohesiva de las perspectivas. A continuación, los datos se introdujeron sistemáticamente en la base de datos, con la nomenclatura de cada carpeta como nombre distintivo de la tabla. Este meticuloso diseño del esquema agilizó el proceso de fusión, garantizando un repositorio unificado y accesible para nuestros completos análisis de YouTube.

Añadir el chatbot a redash

En la intrincada construcción del chatbot de Redash, se dedicó atención tanto a los componentes frontend como backend. A partir del robusto código fuente de Redash, el frontend se elaboró meticulosamente con React.js, lo que permitió crear componentes dinámicos y con capacidad de respuesta. Como complemento, el estilo se perfeccionó con Less CSS, añadiendo una capa extra de sofisticación a la interfaz de usuario.

En el backend, se eligió el framework Flask por su versatilidad y fiabilidad. Esta elección proporcionó una base sólida para manejar las complejidades de la funcionalidad del chatbot, garantizando la ejecución sin problemas de operaciones complejas. La interacción crítica entre el frontend y el backend se facilitó meticulosamente mediante la integración de Axios, un potente cliente HTTP, para permitir una comunicación y un intercambio de datos eficientes.

Flask se une a OpenAI GPT-3.5 Turbo

Embarcado en un viaje para infundir inteligencia en las interacciones con bases de datos, recientemente logré una integración perfecta de Flask y GPT-3.5 Turbo de OpenAI. Esta fusión ofrece un asistente dinámico capaz no sólo de analizar bases de datos PostgreSQL, sino también de generar consultas SQL sobre la marcha. He aquí una instantánea de esta integración transformadora:

Conectando los puntos: Flask y esquema de base de datos

Flask toma protagonismo estableciendo una conexión segura con una base de datos PostgreSQL. Esto no sólo garantiza una base sólida para la interacción con la base de datos, sino que también incluye un mecanismo inteligente de recuperación de esquemas, obteniendo nombres de tablas y columnas para una comprensión completa.

Magia OpenAI: GPT-3.5 Turbo desatado

Introduce el GPT-3.5 Turbo de OpenAI, perfectamente entretejido en la aplicación Flask. Con claves API seguras, este modelo se convierte en el cerebro de las conversaciones dinámicas, respondiendo de forma inteligente a las consultas de los usuarios y generando consultas SQL basadas en información contextual.

Consultas SQL basadas en chat: Las conversaciones dan forma al código

Las consultas de los usuarios desencadenan un baile de conversaciones con el modelo GPT, que da lugar a la generación inteligente de consultas SQL. El asistente no sólo interpreta las consultas de los usuarios, sino que elabora la sintaxis SQL de forma dinámica, ofreciendo respuestas contextuales que van más allá de la mera automatización.

Consultas de Redash sobre la marcha: Creación de inteligencia

La clase ChatResource se encarga de elaborar consultas Redash de forma dinámica y eficaz. Esto permite al asistente generar consultas con opciones específicas, respondiendo en tiempo real a las necesidades del usuario.

Diseñar para la resiliencia: Robustez en acción

Para garantizar un sistema fiable y resistente, la gestión robusta de errores se convierte en el centro de atención. Aprovechando el mecanismo de reintento de tenacity, la aplicación está preparada para gestionar con elegancia posibles contratiempos de la API o la base de datos.

Redash y React Client API para cuadros de mando automatizados y generación SQL

En el ámbito de la toma de decisiones basada en datos, la fusión de Redash y una sólida API de cliente de React abre una puerta a la creación de cuadros de mando sin esfuerzo y a la generación de consultas SQL dinámicas. Exploremos cómo esta potente integración puede redefinir sus flujos de trabajo de visualización de datos.

El RedashAPIClient

En el corazón de esta sinergia se encuentra el RedashAPIClient. Con su clave API y el host Redash, este cliente se convierte en su conducto para la comunicación sin fisuras, preparando el escenario para una gran cantidad de acciones.

redash_client = RedashAPIClient(api_key=”your_api_key”, host=”http://localhost:5000″)
Creating Intelligent Data Sources:

Creación de fuentes de datos inteligentes

Genera fuentes de datos sin esfuerzo con el método create_data_source. Define el tipo, el nombre y las opciones adicionales para adaptar la fuente a sus requisitos exclusivos.

redash_client.create_data_source(_type=”your_type”, name=”your_data_source_name”, options={“your_option”: “option_value”})

Consulta y actualización dinámicas

Interactúa dinámicamente con tus consultas. Activa una actualización de consulta o genera resultados de consulta sobre la marcha utilizando los métodos refresh_query y generate_query_results.

redash_client.refresh_query(qry_id=your_query_id)
redash_client.generate_query_results(ds_id=your_data_source_id, qry=”your_query_string”)

Visualizaciones elevadas

Potencia tus cuadros de mando con gráficos y tablas visualmente atractivos. El método create_visualization admite diversos tipos de visualización, desde gráficos de líneas hasta tablas dinámicas.

redash_client.create_visualization(qry_id=your_query_id, _type=”your_visualization_type”, name=”your_visualization_name”, columns=[…], x_axis=”your_x_axis”, y_axis=[…], size_column=”your_size_column”, group_by=”your_group_by”, custom_options={“your_custom_option”: “option_value”}, desc=”your_description”)

Agilización de la gestión de cuadros de mando

Simplifica la creación de cuadros de mando y la adición de widgets con los métodos create_dashboard, add_widget y calculate_widget_position. Ajusta la apariencia de su panel de control y publícalo sin esfuerzo.

redash_client.create_dashboard(name=”your_dashboard_name”)
redash_client.add_widget(db_id=your_dashboard_id, text=”your_widget_text”, vs_id=your_visualization_id, full_width=True, position={“your_position_option”: “option_value”})
redash_client.calculate_widget_position(db_id=your_dashboard_id, full_width=True)
redash_client.publish_dashboard(db_id=your_dashboard_id)

Esta integración de Redash y React Client API redefine el panorama de la visualización de datos y la generación de consultas. Desde la creación de fuentes de datos inteligentes hasta la elaboración de cuadros de mando dinámicos, este dúo de API simplifica el proceso, ofreciendo una potente herramienta tanto para desarrolladores como para entusiastas de los datos.

Desafíos

Embárcate en el viaje para construir un chatbot integrado en Redash trajo consigo una serie de retos que pusieron a prueba las habilidades y la resistencia de nuestro equipo. En esta entrada del blog, vamos a profundizar en los tres principales desafíos encontrados durante el proceso de desarrollo, con un enfoque particular en el uso del cliente RedashAPI para crear fuentes de datos, consultas y cuadros de mando.

Despliegue local e integración

El obstáculo inicial fue la necesidad de construir Redash localmente e integrarlo a la perfección con nuestro chatbot. Esto exigió un enfoque meticuloso para garantizar una fusión perfecta de los dos componentes. Era primordial superar los problemas de compatibilidad y garantizar una experiencia de usuario fluida. Con el reto añadido de utilizar el cliente RedashAPI para establecer conexiones, crear fuentes de datos e integrarlas de forma eficaz, nuestro equipo navegó a través de esta complejidad, demostrando nuestra capacidad para aprovechar potentes herramientas para una solución cohesionada.

Diseño robusto del esquema de la base de datos

El diseño de un esquema de base de datos capaz de acomodar diversos conjuntos de datos sin comprometer los valores y las relaciones supuso el segundo gran reto. Lograr un equilibrio entre el almacenamiento exhaustivo de los datos y el mantenimiento de la integridad exigía un enfoque reflexivo y estratégico. Nuestro equipo no sólo abordó este reto aprovechando el cliente RedashAPI para crear consultas que interactuaran eficazmente con la base de datos, sino que también las integró a la perfección en nuestro chatbot, garantizando una experiencia de usuario dinámica y receptiva.

Integración de la API de OpenAI

El tercer reto consistió en integrar la API de OpenAI en un plazo limitado. Comprender los entresijos de la API e implementarla con eficacia exigía una comprensión rápida y una ejecución precisa. Comprender las capacidades de OpenAI y aplicarlas con la metodología adecuada fueron cruciales para el éxito de nuestro proyecto. El uso del cliente RedashAPI para crear cuadros de mando mejoró aún más nuestra capacidad de visualizar e interpretar los datos de OpenAI, añadiendo una capa adicional de complejidad que superamos con éxito.

Conclusión

En el ámbito del desarrollo de un chatbot integrado en Redash, los retos son inevitables. Sin embargo, es a través de la superación de estos desafíos que la verdadera innovación y el progreso emergen. Nuestro viaje estuvo marcado por la resolución de desafíos de forma exitosa, incluida la utilización eficaz del cliente RedashAPI para crear fuentes de datos, consultas y cuadros de mando. Cada obstáculo fue una oportunidad para aprender, crecer y, en última instancia, ofrecer un producto sofisticado y funcional. Al reflexionar sobre nuestras experiencias, recordamos que el camino hacia la innovación suele estar pavimentado de retos que, cuando se afrontan de frente, conducen al éxito y al logro.

Lecciones aprendidas

La adaptabilidad es clave

El viaje reforzó la importancia de la adaptabilidad frente a retos imprevistos. Nuestra capacidad para pivotar, reevaluar y adaptar nuestras estrategias fue crucial para superar los obstáculos y garantizar que mantuviéramos el rumbo a pesar de los giros inesperados en el proceso de desarrollo.

Resolución de problemas en colaboración

Los retos se afrontan mejor en equipo. La colaboración en la resolución de problemas no sólo aporta diversas perspectivas, sino que también fomenta una cultura de responsabilidad compartida. Nuestro éxito en la resolución de problemas complejos fue testimonio de la fuerza de la inteligencia colectiva de nuestro equipo.

La planificación estratégica mitiga los riesgos

Aunque los retos son inevitables, la planificación estratégica y la previsión pueden mitigar los riesgos potenciales. Identificar y abordar de forma proactiva los posibles obstáculos nos permitió navegar por el proceso de desarrollo con mayor fluidez, reduciendo el impacto de los retos imprevistos.

Limitaciones

Escalabilidad

El proyecto puede enfrentarse a problemas de escalabilidad, especialmente cuando se trata de un gran volumen de peticiones simultáneas de usuarios. A medida que crezca la base de usuarios, el sistema podría experimentar problemas de rendimiento, por lo que la optimización de la escalabilidad sería una consideración crítica.

Compatibilidad con diversas fuentes de datos

Garantizar la compatibilidad con una amplia gama de fuentes de datos es complejo. Los futuros desarrollos deberán tener en cuenta los problemas relacionados con la integración de fuentes de datos, garantizando una interacción fluida con diversas bases de datos y plataformas.

Historial específico

Es posible que la aplicación actual carezca de una función sólida para guardar el historial de cada consulta o sesión de chat. A los usuarios les puede resultar difícil volver a consultar o hacer referencia a interacciones específicas dentro de una sesión, lo que limita su capacidad para seguir la evolución de las consultas o las percepciones durante una conversación.

Plan a futuro

Registro del historial específico para cada pregunta

Implementar un mecanismo de guardado del historial dentro de las prompts o sesiones de chat sería crucial. Esta función permitiría a los usuarios revisar y navegar por el historial de sus interacciones, proporcionando una visión contextual de la conversación. Los usuarios deberían poder consultar preguntas, consultas y respuestas anteriores dentro de la misma sesión.

Historial consultable

Mejore la función de guardado del historial haciéndola consultable. Los usuarios deben tener la capacidad de buscar términos específicos o palabras clave dentro del historial específico de la consulta, facilitando el acceso rápido a las partes relevantes de la conversación.

Integración del machine learning

Integrar algoritmos de machine learning que permitan al sistema aprender de las interacciones y comentarios de los usuarios. Esto podría mejorar la capacidad del sistema para adaptarse a las preferencias del usuario y proporcionar información más personalizada a lo largo del tiempo.

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