Primeiro, é necessário indexer os dados, criando uma estrutura de dados que pode ser armazenada na memória ou no disco rígido. Em seguida, é necessário curar os dados usando um Modelo de Linguagem Grande (LLM) que entenda o contexto dos dados. Por fim, é necessário avaliar os dados extraídos para verificar a precisão e relevância em relação à pergunta ou consulta.
A demonstração de código apresentada no vídeo é muito simples e consiste em apenas cinco linhas de código. O processo envolve:
1. Carregar dados de um diretório (no caso, um arquivo de texto sobre “O Cão dos Baskervilles” de Sherlock Holmes).
2. Criar um índice de armazenamento de vetores a partir dos dados carregados.
3. Criar um objeto de motor de curadoria a partir do índice.
4. Fazer uma pergunta ao motor de curadoria (por exemplo, “Quem foi o culpado em O Cão dos Baskervilles?”).
5. Imprimir a resposta.
O vídeo demonstra a capacidade do sistema de responder a perguntas subsequentes (por exemplo, “Quem foi Stapleton?” e “O que era o cão lendário?”). O Llama Index é promovido como uma ferramenta para construir soluções rápidas de questionário-resposta.
Com essas cinco linhas de código, é possível construir um sistema de questionário-resposta que pode entender o contexto específico de um domínio, tornando-o uma ferramenta útil para criar chatbots ou assistentes de inteligência artificial que podem compreender contextos específicos.