Componentes principais do AutoRag
O AutoRag é composto por três componentes principais: armazenamento, base de conhecimento e ferramenta de busca. A base de conhecimento armazena embeddings de documentos carregados, que são convertidos em números usando o OpenAI embedder. O componente de armazenamento é usado para armazenar esses embeddings.
Criando o assistente AutoRag
Para criar o assistente AutoRag, precisamos definir uma função chamada `setup_assistant`, que configura o assistente com um nome, um grande modelo de linguagem, armazenamento e base de conhecimento. Em seguida, podemos adicionar documentos à base de conhecimento carregando arquivos PDF e convertendo-os em embeddings usando PhiData.
Ferramentas utilizadas
Além do AutoRag, vamos utilizar outras ferramentas avançadas para criar nosso assistente de IA. Isso inclui:
* PhiData: para carregar e converter documentos em embeddings
* GPT-4.0: um grande modelo de linguagem para responder a perguntas
* Grok Lama 370B: uma plataforma que integra com AutoRag para criar aplicativos de IA
* O-Lama Hermes 2 Pro: um modelo de linguagem grande para responder a perguntas
* Streamlit: um framework para criar uma interface de usuário para o aplicativo de IA
Criando uma interface de usuário com Streamlit
Para criar uma interface de usuário para o nosso aplicativo de IA, vamos utilizar Streamlit. Isso permitirá que os usuários escolham um modelo, carreguem dados de uma URL e façam perguntas ao assistente, que gerará respostas com base na base de conhecimento.
Conclusão
Neste artigo, vimos como criar um assistente de IA chamado AutoRag, utilizando tecnologias avançadas como PhiData, GPT-4.0, Grok Lama 370B e O-Lama Hermes 2 Pro. Além disso, vimos como criar uma interface de usuário para o aplicativo de IA usando Streamlit. Esperamos que este artigo tenha ajudado a proporcionar uma visão geral prática sobre como criar um assistente de IA com AutoRag.