Indexação de Dados e Pesquisa Semântica
Para construir um aplicativo de chatbot, é necessário indexar os dados em um banco de dados de vetores utilizando técnicas como LSH, Product Quantization e HNSW. Quando um usuário faz uma pergunta, a consulta é enviada ao banco de dados de vetores, que realiza uma pesquisa semântica e recupera documentos relevantes. Em seguida, o modelo de linguagem usa esse contexto para fornecer um resultado bem-sucedido.
Desenvolvendo um Sistema de Resposta a Perguntas
O palestrante demonstra como construir um sistema de resposta a perguntas utilizando o Streamlit, um pacote Python para construir aplicativos web. O sistema envolve quebrar os dados em pedaços, armazená-los em um banco de dados de vetores e usar um modelo de linguagem para gerar resumos.
Construindo um Aplicativo de Modelo de Linguagem
O palestrante também configura um sistema que processa e armazena dados utilizando o LLaMA para processar e armazenar dados. O sistema é projetado para processar dados, dividir em pedaços e armazená-los em um banco de dados de vetores, permitindo que o modelo de linguagem recupere os dados processados.
Perguntas e Respostas
O palestrante responde a perguntas da plateia, discutindo tópicos como:
* Privacidade de dados: implantar seu próprio modelo de linguagem na nuvem ou no computador garante a privacidade dos dados
* Armazenamento de dados: usando técnicas de indexação, como HNSW ou LSH, para armazenar dados em um banco de dados de vetores
* Relacionamento entre documentos: o modelo realiza uma pesquisa de similaridade semântica com o seu banco de dados de vetores e não pode relacionar dois documentos
* Executar um grande modelo de linguagem em um computador pessoal: requer muita memória e recursos de computação
* Criar um modelo de linguagem: recomenda usar LLaMA 2 e implantá-lo na plataforma Hugging Face
* Usando LangChain: uma ferramenta de orquestração que pode ser usada para criar um agente e um chatbot
Conclusão
O vídeo apresenta uma visão geral sobre como construir um aplicativo de chatbot de ponta a ponta utilizando o LLaMA Index, LangChain e outras tecnologias relacionadas. O palestrante fornece uma visão clara sobre como indexar dados, realizar pesquisas semânticas e criar modelos de linguagem para construir aplicações escaláveis e autônomas.