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license: apache-2.0
language:
- es
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# Introducción al Chatbot con Fine-Tuning para Consultas de SQL

El presente proyecto introduce un chatbot impulsado por técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y fine-tuning, 
diseñado específicamente para asistir en consultas de bases de datos utilizando el lenguaje de consulta estructurado (SQL).

## Detalles del modelo

### Descripcion

En este proyecto se busco hacer fine-tuning a 2 modelos diferentes:
- Mistral 7B
- Code Llama
Para ver cual arrojaba mejores resultados como base

Esto con el fin de crear un modelo el cual una persona sin ningun conocimiento en base de datos pueda hacer consultas a una base de datos y que esta responda
con el dato a pedir

![image/png](https://cdn-uploads.huggingface.co/production/uploads/6529beddd78452c474eacc37/IKuxLT3JFnZyaPd1Hqccz.png)

## Uso

Aqui se muestra un link al github con los los notebooks de entreamiento de cada modelo

Primeramente se hizo un fine-tuning al modelo Code Llama para ver los resultados que nos daria
- [CodeLlama](https://github.com/Asis41/LLM_SQL_BaseDatosEspanol/blob/main/sql-consulta-escuela.ipynb)

Como segundo modelo se utilizo Mistral7b este se hizo un fine-tuning con el modelo quantizado a 4bits para que pueda ser ejectuado en una mayor cantidad de equipos

- [Mistral](https://github.com/Asis41/LLM_SQL_BaseDatosEspanol/blob/main/trainer-llm-detect-ai-comp-mistral-7b%20(1).ipynb)


#### Restulados
Todo esto con el fin de poder ver cual modelo da mejores rstulados para ver cual hacia un mejor ajuste pese a la poca cantidad de datos que se esperan aumentar 
en un futuro