Configurando o Ambiente
Primeiramente, é necessário instalar as bibliotecas necessárias, incluindo Ollama e o modelo Llama3. Em seguida, criamos um ambiente Python básico e uma API Flask básica.
Perguntas e Respostas com Ollama e Llama3
Em seguida, utilizamos Ollama e o modelo Llama3 para responder a perguntas de usuários. Isso é feito criando um endpoint da API para lidar com solicitações de POST e extrair dados JSON do corpo da solicitação. Em seguida, utilizamos uma instância de LLM cacheada para gerar respostas às consultas do usuário.
Upload de Documentos para ChromaDB
Além disso, criamos uma capacidade para upload de arquivos PDF, criando uma rota para upload de documentos e armazená-los em um diretório. Em seguida, testamos a funcionalidade de upload utilizando Postman.
Processamento de Documentos com Langchain
Para processar os documentos carregados, utilizamos a biblioteca Langchain para criar embeddings e dividir os documentos em chunks menores. Em seguida, armazenamos os chunks em um vetor store usando ChromaDB.
Criando um Documento Cadeia
Para criar um documento cadeia, seguimos os seguintes passos:
* Dividir o documento em chunks menores usando embeddings rápidos.
* Persistir os chunks em um vetor store.
* Imprimir informações sobre o documento carregado.
Consultando o Documento
Para consultar o documento, criamos um prompt com uma consulta sobre o documento e enviamos para o modelo Langchain. Em seguida, recebemos uma resposta do modelo e imprimimos o resultado.
Discussão e Demonstração
Finalmente, discutimos a importância de usar um GPU para processamento mais rápido e demonstramos como criar uma solução de modelo de linguagem privada (LLM) usando uma instância local de ChromaDB.
O resultado final é um documento carregado com sucesso, dividido em 205 chunks e armazenado no vetor store ChromaDB, pronto para responder a perguntas sobre o documento.