Configurando o Ambiente
Para criar o aplicativo, é necessário seguir os seguintes passos:
1. Clonar o repositório do FyData
2. Criar um ambiente virtual usando conda
3. Instalar pacotes necessários
4. Exportar a chave da API do Grok
5. Criar um banco de dados usando Docker e pgVector
6. Executar o aplicativo usando Streamlit e Olama
Demonstração do Aplicativo
O palestrante demonstra o funcionamento do aplicativo carregando dois arquivos PDF e fazendo perguntas sobre o conteúdo. O aplicativo automaticamente divide o texto do PDF em chunks, converte em embeddings e armazena no banco de dados. Além disso, é possível inserir uma URL e o conteúdo será copiado para o banco de dados.
Olama: Controle Total sobre os Dados
O palestrante também demonstra como criar um aplicativo usando Olama, um modelo de inteligência artificial local, para processar e responder perguntas sobre um artigo de pesquisa sem depender de APIs ou bancos de dados online. O processo envolve:
1. Instalar pacotes necessários usando pip install -r requirements.txt
2. Baixar o modelo de 8 bilhões de parâmetros do Lama3 localmente usando olama pull lama3
3. Executar o aplicativo usando streamlit run app.py
4. Carregar um artigo de pesquisa (neste caso, um arquivo PDF) que é então:
* Dividido em chunks
* Convertido em embeddings
* Armazenado em um banco de dados local
5. Fazer uma pergunta sobre o artigo de pesquisa (neste caso, “O que são modelos de linguagem auto-recompensadores?”) e receber uma resposta gerada a partir dos dados carregados.
O palestrante destaca os benefícios de usar Olama, que permite controle total sobre os dados e privacidade absoluta. Além disso, encoraja os espectadores a modificar e personalizar o código para atender às suas necessidades específicas.