Configuração do Projeto
O tutorial começa criando um novo projeto Streamlit, configurando uma GUI com um título, cabeçalho e um seletor de arquivos paraupload de arquivos PDF. Em seguida, demonstra como ler o arquivo PDF carregado usando PyPDF2, extrair o texto do arquivo e exibir o texto extraído na GUI.
Processamento do Texto
Em seguida, o tutorial demonstra como dividir o texto em pequenos pedaços chamados “chunks”, converter cada chunk em uma representação vetorial (embedding) e armazenar esses vetores em uma base de conhecimento. A base de conhecimento é usada para buscar chunks relacionados a uma pergunta do usuário, que posteriormente são enviados a um modelo de linguagem para responder à pergunta.
Interatividade com o Usuário
O tutorial também demonstra como implementar a parte interativa do projeto, adicionando um elemento de entrada para que os usuários possam fazer perguntas sobre o arquivo PDF carregado. A entrada é armazenada em uma variável chamada `userQuestion`. Em seguida, o Langchain é usado para buscar a base de conhecimento, encontrar informações relevantes e responder à pergunta do usuário usando um modelo de linguagem.
Rastreamento de Custos
Além disso, o vídeo destaca a importância de rastrear os custos das solicitações de API. O LangChain fornece uma ferramenta de rastreamento embutida para monitorar os custos, e o tutorial demonstra como usar essa ferramenta para rastrear os gastos com modelos de linguagem da OpenAI. Além disso, o tutorial apresenta uma função de callback que pode ser usada para rastrear os gastos em tempo real.
Conclusão
Este tutorial apresenta uma visão geral detalhada de como construir uma aplicação de chatbot de PDF usando Streamlit e Langchain. Além disso, destaca a importância de rastrear os custos das solicitações de API e fornece ferramentas práticas para fazer isso.