A small tool to view real-world ActivityPub objects as JSON! Enter a URL
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"content": "<p>Puedes echar un ojo en esta especie de evaluaciones que hacen de distintos modelos:</p><p>- <a href=\"https://lmarena.ai/?leaderboard\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">lmarena.ai/?leaderboard</span><span class=\"invisible\"></span></a><br />- <a href=\"https://huggingface.co/spaces/open-llm-leaderboard/open_llm_leaderboard\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"ellipsis\">huggingface.co/spaces/open-llm</span><span class=\"invisible\">-leaderboard/open_llm_leaderboard</span></a></p><p>La librería de Ollama: <a href=\"https://ollama.com/library\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">ollama.com/library</span><span class=\"invisible\"></span></a></p><p>Asegúrate que el tamaño (3B, 7B, etc) sea el apropiado para tu caso y que tengan lenguaje castellano (suele ser).</p><p>Si estás aquí, obviamente es que modelos 70B o 32B será menos probable que vayas a usar. Aunque dependiendo de la organización, tampoco es algo tan inalcanzable.</p><p>Vamos a empezar por alguna tipo 7B.</p>",
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"content": "<p>c) Qué modelo usar.</p><p>Hay muchos modelos libres que puedes usar y van saliendo y actualizando cada muy poco tiempo.</p><p>Dependerá de la potencia de tu hardware cuál usar o no.</p><p>Así, en resumen te diría que dependiendo de la "cantidad" de parámetros que tenga, y por ende, "potencia", mayor cantidad de proceso y memoria RAM (o VRAM) necesitará.</p><p>Por tanto, aquí te toca, de nuevo, probar y elegir el modelo apto y equilibrado para tu propósito y posibilidades.</p>",
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"content": "<p>Para ver cómo va todo debemos seguir hasta la parte c).</p><p>Antes de eso, date una vuelta por Open WebUI, porque ofrece opciones muy interesantes, como funciones o herramientas a modo de "plug-ins".</p><p>Lo que conseguiremos es, ejecutando en un PC/servidor, una dirección web a la que podrán conectar los compañeros/as.</p><p>Tienes que tener el puerto de comunicación abierto, básicamente bien hecha la configuración de red. No puedo pararme en eso aquí, pero hay info de sobra por la red.</p>",
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"es": "<p>Para ver cómo va todo debemos seguir hasta la parte c).</p><p>Antes de eso, date una vuelta por Open WebUI, porque ofrece opciones muy interesantes, como funciones o herramientas a modo de "plug-ins".</p><p>Lo que conseguiremos es, ejecutando en un PC/servidor, una dirección web a la que podrán conectar los compañeros/as.</p><p>Tienes que tener el puerto de comunicación abierto, básicamente bien hecha la configuración de red. No puedo pararme en eso aquí, pero hay info de sobra por la red.</p>"
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"content": "<p>Probaremos creando una base documental. Open WebUI los llama "Knowledge Base". Puedes crearlos desde "Wordspace" o "Espacio de trabajo", según el idioma que hayas configurado.</p><p>Dependiendo de tu hardware, tipos de documentos y configuración, ojo, que puede tardar un rato la vectorización de documentos. Asumible.</p><p>Lo bueno de este sistema, es que puedes crear bases independientes que añadir o no a un modelo. Muy útil, por ejemplo, para separar información monolítica o actualizable.</p>",
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"es": "<p>Probaremos creando una base documental. Open WebUI los llama "Knowledge Base". Puedes crearlos desde "Wordspace" o "Espacio de trabajo", según el idioma que hayas configurado.</p><p>Dependiendo de tu hardware, tipos de documentos y configuración, ojo, que puede tardar un rato la vectorización de documentos. Asumible.</p><p>Lo bueno de este sistema, es que puedes crear bases independientes que añadir o no a un modelo. Muy útil, por ejemplo, para separar información monolítica o actualizable.</p>"
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"content": "<p>Puedes configurar un indexer. Entiendo que "ayuda" a ubicar contenido de la base de conocimiento. Yo lo he hecho y lo que recomendaría es, como se puede activar/desactivar, hacer pruebas.</p><p>También permite hacer OCR al embeber (imágenes o escaneados a texto).</p><p>El resto de parámetros... pues toca hacer pruebas... Puedes aumentar el Top K (no tiene por qué ser mejor, depende del caso) o chunksize o overlap.</p><p>No quiero pararme a explicar mucho más. De hecho, podéis preguntar a la IA e ir probando.</p>",
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"es": "<p>Puedes configurar un indexer. Entiendo que "ayuda" a ubicar contenido de la base de conocimiento. Yo lo he hecho y lo que recomendaría es, como se puede activar/desactivar, hacer pruebas.</p><p>También permite hacer OCR al embeber (imágenes o escaneados a texto).</p><p>El resto de parámetros... pues toca hacer pruebas... Puedes aumentar el Top K (no tiene por qué ser mejor, depende del caso) o chunksize o overlap.</p><p>No quiero pararme a explicar mucho más. De hecho, podéis preguntar a la IA e ir probando.</p>"
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"content": "<p>Para hacer esto también se utilizan sus propios modelos de IA. Puedes hacer pruebas con el modelo que trae Open WebUI, y de hecho, acostúmbrate que toca hacer pruebas y pruebas para ver qué te da mejor resultado.</p><p>Al final, yo me quedé con este modelo de embedding: <a href=\"https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"ellipsis\">huggingface.co/Alibaba-NLP/gte</span><span class=\"invisible\">-Qwen2-1.5B-instruct</span></a></p><p>Dependerá de tu idioma y potencia de proceso poder elegir otro (<a href=\"https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"ellipsis\">huggingface.co/spaces/mteb/lea</span><span class=\"invisible\">derboard</span></a>). Yo me quedé con este por versátil y ligero.</p>",
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"es": "<p>Para hacer esto también se utilizan sus propios modelos de IA. Puedes hacer pruebas con el modelo que trae Open WebUI, y de hecho, acostúmbrate que toca hacer pruebas y pruebas para ver qué te da mejor resultado.</p><p>Al final, yo me quedé con este modelo de embedding: <a href=\"https://huggingface.co/Alibaba-NLP/gte-Qwen2-1.5B-instruct\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"ellipsis\">huggingface.co/Alibaba-NLP/gte</span><span class=\"invisible\">-Qwen2-1.5B-instruct</span></a></p><p>Dependerá de tu idioma y potencia de proceso poder elegir otro (<a href=\"https://huggingface.co/spaces/mteb/leaderboard\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"ellipsis\">huggingface.co/spaces/mteb/lea</span><span class=\"invisible\">derboard</span></a>). Yo me quedé con este por versátil y ligero.</p>"
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"content": "<p>Primero, da una vuelta por la configuración en general para ir dejando las cosas a tu gusto. Obviamente, la parte del modelo de IA es muy importante, pero la trataremos después.</p><p>Ahora, vamos a configurar el RAG. En el panel de administración, ve a "Documents".</p><p>Lo que vamos a hacer aquí es configurar ciertos aspectos de cómo vamos a nutrir con nuestros documentos a los modelos de IA (embedding).</p>",
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"es": "<p>Primero, da una vuelta por la configuración en general para ir dejando las cosas a tu gusto. Obviamente, la parte del modelo de IA es muy importante, pero la trataremos después.</p><p>Ahora, vamos a configurar el RAG. En el panel de administración, ve a "Documents".</p><p>Lo que vamos a hacer aquí es configurar ciertos aspectos de cómo vamos a nutrir con nuestros documentos a los modelos de IA (embedding).</p>"
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"es": "<p>Ubicado y lanzado el paquete en Pinokio, el proceso de instalación únicamente te pide instalar Ollama (<a href=\"https://ollama.com\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">ollama.com</span><span class=\"invisible\"></span></a>) y luego va ejecutando automáticamente lo demás. No preocuparse, que avisa de una forma sencilla en pantalla de los escasos pasos a realizar.</p><p>Una vez terminado, tendrás ya instalado y podrás ejecutar Open WebUI con su correspondiente dirección en el navegador.</p><p>La primera vez que entras, crearás el usuario administrador (puedes configurar los siguientes como usuario).</p>"
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"content": "<p>Instalar Open WebUI puede hacerse "cuesta arriba" si no controlas Docker o si eres un usuario menos ducho en estas cosas.</p><p>Para eso, la solución es Pinokio: <a href=\"https://pinokio.computer\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">pinokio.computer</span><span class=\"invisible\"></span></a></p><p>Es una aplicación que automatiza instalaciones complejas y hace una especie de contenedores que puedes lanzar en tu ordenador muy fácilmente, incluso más que Docker, opino.</p><p>Por supuesto, multiplataforma (todo lo que estoy diciendo aquí funciona en Linux) y código abierto.</p>",
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"es": "<p>Instalar Open WebUI puede hacerse "cuesta arriba" si no controlas Docker o si eres un usuario menos ducho en estas cosas.</p><p>Para eso, la solución es Pinokio: <a href=\"https://pinokio.computer\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">pinokio.computer</span><span class=\"invisible\"></span></a></p><p>Es una aplicación que automatiza instalaciones complejas y hace una especie de contenedores que puedes lanzar en tu ordenador muy fácilmente, incluso más que Docker, opino.</p><p>Por supuesto, multiplataforma (todo lo que estoy diciendo aquí funciona en Linux) y código abierto.</p>"
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"content": "<p>b) Ahora, el caso que entiendo será más común: que queramos que varias personas utilicen una IA conversacional con nuestros datos de la organización (en nuestra red interna) simplemente accediendo a una web, sin instalar nada.</p><p>En este caso, la opción ganadora y recomendadísima es Open WebUI: <a href=\"https://openwebui.com\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">openwebui.com</span><span class=\"invisible\"></span></a></p><p>Por detrás usa Ollama (que básicamente se encarga de comunicar nuestros modelos IA y el hardware) y al final es una web local a la que entras, como si fuera un ChatGPT.</p>",
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"es": "<p>b) Ahora, el caso que entiendo será más común: que queramos que varias personas utilicen una IA conversacional con nuestros datos de la organización (en nuestra red interna) simplemente accediendo a una web, sin instalar nada.</p><p>En este caso, la opción ganadora y recomendadísima es Open WebUI: <a href=\"https://openwebui.com\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">openwebui.com</span><span class=\"invisible\"></span></a></p><p>Por detrás usa Ollama (que básicamente se encarga de comunicar nuestros modelos IA y el hardware) y al final es una web local a la que entras, como si fuera un ChatGPT.</p>"
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"content": "<p>Por cierto, mención aparte a <a href=\"https://jan.ai\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">jan.ai</span><span class=\"invisible\"></span></a>, que aunque ahora mismo no tiene nada de "RAG", es súper sencillo para tener un asistente el local con un modelo IA conversacional de código abierto que quieras.</p><p>Y un poco más avanzando (y que yo creo que en breve meterán más opciones de RAG, ahora depende de AnythingLLM como comentaba) el ya mencionado LM Studio, ¡muy recomendable!: <a href=\"https://lmstudio.ai\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">lmstudio.ai</span><span class=\"invisible\"></span></a></p>",
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"content": "<p>Luego, en cada una de ellas, podemos adjuntarle carpetas o documentos. En Msty lo llaman "Knowledge Stack" y Gpt4All "LocalDocs".</p><p>Date una vuelta por la configuración y añade tu "base documental".</p><p>El caso de LM Studio es algo más especial a día de hoy, la he puesto como "mención honorable".</p><p>Faltaría, claro, la parte común de elegir un modelo de IA, que ya hablaremos después.</p><p>¡Ah! Y claro que todas tienen la funcionalidad de adjuntar documentos en una conversación y preguntarle sobre estos.</p>",
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"content": "<p>a) Si lo vas a usar solo tú en tu PC, te diría estas recomendaciones de software código abierto muy sencillas y que funcionan bien.</p><p>El requisito es que tengan RAG o similar, que es como le haces llegar "tu información" concreta a los modelos de IA.</p><p>Básicamente, son instalar y ejecutar la aplicación.</p><p>1. Msty: <a href=\"https://msty.app\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">msty.app</span><span class=\"invisible\"></span></a><br />2. Gpt4All: <a href=\"https://gpt4all.io\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">gpt4all.io</span><span class=\"invisible\"></span></a><br />3. LM Studio (<a href=\"https://lmstudio.ai\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">lmstudio.ai</span><span class=\"invisible\"></span></a>) + AnythingLLM (<a href=\"https://anythingllm.com\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">anythingllm.com</span><span class=\"invisible\"></span></a>)</p><p>Son multiplataforma y de instalación sencilla.</p>",
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"es": "<p>a) Si lo vas a usar solo tú en tu PC, te diría estas recomendaciones de software código abierto muy sencillas y que funcionan bien.</p><p>El requisito es que tengan RAG o similar, que es como le haces llegar "tu información" concreta a los modelos de IA.</p><p>Básicamente, son instalar y ejecutar la aplicación.</p><p>1. Msty: <a href=\"https://msty.app\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">msty.app</span><span class=\"invisible\"></span></a><br />2. Gpt4All: <a href=\"https://gpt4all.io\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">gpt4all.io</span><span class=\"invisible\"></span></a><br />3. LM Studio (<a href=\"https://lmstudio.ai\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">lmstudio.ai</span><span class=\"invisible\"></span></a>) + AnythingLLM (<a href=\"https://anythingllm.com\" target=\"_blank\" rel=\"nofollow noopener noreferrer\" translate=\"no\"><span class=\"invisible\">https://</span><span class=\"\">anythingllm.com</span><span class=\"invisible\"></span></a>)</p><p>Son multiplataforma y de instalación sencilla.</p>"
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"content": "<p>Tened en cuenta que RAG nutre de información y una base de conocimiento a nuestras consultas a un modelo de IA (Llama, Qwen, el que sea) en todas las conversaciones que iniciamos.</p><p>Es decir, podemos explotar cientos de documentos PDF u hojas de cálculo, por ejemplo, y los tendrá en cuenta en cada conversación.</p><p>No confundir con adjuntar 3 PDFs cada vez que abras una conversación...</p><p>Al tener toda esa base documental podemos pedir explotaciones "lógicas" resultado de unir toda esa información.</p>",
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"es": "<p>Tened en cuenta que RAG nutre de información y una base de conocimiento a nuestras consultas a un modelo de IA (Llama, Qwen, el que sea) en todas las conversaciones que iniciamos.</p><p>Es decir, podemos explotar cientos de documentos PDF u hojas de cálculo, por ejemplo, y los tendrá en cuenta en cada conversación.</p><p>No confundir con adjuntar 3 PDFs cada vez que abras una conversación...</p><p>Al tener toda esa base documental podemos pedir explotaciones "lógicas" resultado de unir toda esa información.</p>"
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"content": "<p>Para "nutrirle" de nuestra información no vamos a "entrenar" un modelo de IA (costoso técnica y literalmente) sino que usaremos la técnica RAG, que parece funcionar *decentemente*.</p><p>Habría varios casos:</p><p>a) Lo quiero usar solo yo en mi PC.<br />b) Lo quiero para usar compartidamente.</p><p>Obviamente, hablo de una red interna, nada de sacar a internet (si tienes que leer esto, ni te lo plantees).</p><p>Después, hablaremos de<br />c) Qué modelo usar.<br />d) Qué hardware necesito.<br />e) La base documental.<br />f) Conclusiones.</p>",
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"es": "<p>Para "nutrirle" de nuestra información no vamos a "entrenar" un modelo de IA (costoso técnica y literalmente) sino que usaremos la técnica RAG, que parece funcionar *decentemente*.</p><p>Habría varios casos:</p><p>a) Lo quiero usar solo yo en mi PC.<br />b) Lo quiero para usar compartidamente.</p><p>Obviamente, hablo de una red interna, nada de sacar a internet (si tienes que leer esto, ni te lo plantees).</p><p>Después, hablaremos de<br />c) Qué modelo usar.<br />d) Qué hardware necesito.<br />e) La base documental.<br />f) Conclusiones.</p>"
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"content": "<p>Bueno, me "estreno" en Mastodon comentando lo más rápido que pueda el resultado de unos cuantos días de intentos e investigación para montar un asistente de IA "ChatGPT" local para tu organización, en tus servidores/equipos, usando herramientas libres, con TU información y en TU hardware, sin pagar y relativamente barato.</p>",
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"es": "<p>Bueno, me "estreno" en Mastodon comentando lo más rápido que pueda el resultado de unos cuantos días de intentos e investigación para montar un asistente de IA "ChatGPT" local para tu organización, en tus servidores/equipos, usando herramientas libres, con TU información y en TU hardware, sin pagar y relativamente barato.</p>"
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