Configurando o Ambiente
Para começar, é necessário configurar o ambiente, criando um novo projeto no VS Code, clonando um repositório e instalando Docker. Em seguida, o aplicativo é executado com Docker Compose e acessado em localhost.
Construção de um Canal de Perguntas e Respostas
Em seguida, o vídeo demonstra como criar um canal de perguntas e respostas conversacional usando Flowwise AI, configurando as chaves da API do Open AI, Pinecone e criando um índice. Isso permite criar uma interface de conversação que pode responder a perguntas sobre os dados carregados.
Criando um Chatbot com Langchain
O vídeo também apresenta como criar um chatbot utilizando Langchain, selecionando um plano, criando um índice e carregando um arquivo de texto para criar uma interface de conversação. Isso é possível graças aos blocos de construção acessíveis dentro de Langchain, que conectam o Open AI com embeddings e Pinecone.
Personalizando o Chatbot
Além disso, o vídeo demonstra como personalizar o chatbot, substituindo o arquivo de texto por outros tipos de arquivos, usando os carregadores de documentos do Langchain. É também possível integrar um agente de conversa com Flowwise, que pode acessar a internet, conversar com um usuário, realizar cálculos e armazenar informações na memória.
Recapitulando as Capacidades do Flowwise
Por fim, o vídeo destaca as capacidades do Flowwise, apresentando como encadear componentes no construtor visual, embutir o modelo de AI usando HTML e Python e executar consultas para buscar informações. Embora o Flowwise seja uma ferramenta nova com documentação limitada, ele tem potencial para prototipar e testar ideias de AI rapidamente.
Em resumo, Flowwise é uma ferramenta poderosa para criar aplicativos de modelos de linguagem rapidamente, oferecendo uma interface de usuário visual intuitiva e fácil de usar. Com Flowwise, é possível criar chatbots, canais de perguntas e respostas e outros aplicativos de modelos de linguagem em apenas minutos.