Implementação do Pipeline RAG
O vídeo começa com a instalação dos pacotes necessários, incluindo o índice LAMA3 para implementar o pipeline RAG. Em seguida, o conteúdo do artigo é carregado using o leitor web Beautiful Soup. O modelo LAMA3 de 8 bilhões é carregado usando a API MSN, que é a API de inference mais rápida do mercado.
Demonstração da Query Engine
O palestrante demonstra a query engine, fazendo perguntas como “Como OpenAI e Meta diferem em ferramentas de IA?” e “Quais são as novas funcionalidades adicionadas pelo OpenAI ao ChatGPT?”. O modelo LAMA3 fornece respostas precisas e concisas.
Roteamento de Consultas e Chamada de Funções
O vídeo também explora o roteamento de consultas e a capacidade do modelo LAMA3 de passar consultas para o índice de vetor para obter respostas. Além disso, é demonstrado como o modelo LAMA3 pode usar ferramentas externas para realizar tarefas específicas, como extrair scores de jogos da NBA.
Comparações entre Modelos
O vídeo também apresenta comparações entre o modelo LAMA3 de 8 bilhões e o modelo de 70 bilhões. O modelo maior fornece respostas mais precisas e detalhadas, especialmente quando há múltiplas partes na consulta.
Conclusão
Em resumo, o vídeo apresenta a capacidade do modelo LAMA3 em usar ferramentas externas para realizar tarefas específicas e como diferentes tamanhos de modelos podem afetar a precisão e a relevância das respostas. Além disso, é recomendado verificar o Grok, que oferece uma API rápida e gratuita.