A Importância de Limitar as Respostas
O vídeo começa com o speaker pedindo desculpas por um problema inesperado com um chatbot que respondeu infinitamente até atingir o limite de tokens. Isso ocorreu porque não havia um limite de contexto em vigor. O speaker reconhece a importância de ter um controle sobre as respostas do chatbot para evitar esse tipo de problema.
Construindo o Chatbot com LLaMA 3 e Langchain
O speaker demonstra como construir um chatbot local que possa responder a perguntas com base em um documento PDF. Para isso, é necessário seguir um tutorial específico e utilizar a biblioteca Langchain, que simplifica o processo de construir cases de uso baseados em rack.
Components do Chatbot
O chatbot é composto por vários componentes, incluindo um uploader de arquivos, um histórico de conversa, um divisor de texto, um banco de dados de vetores, um módulo de perguntas e respostas e uma interface de usuário. Cada componente tem um papel importante no funcionamento do chatbot.
Desafios e Soluções
Durante a demonstração do chatbot, o speaker enfrenta novamente o problema de respostas infinitas. Isso ocorre porque o modelo LLaMA 3 continua respondendo indefinidamente, possivelmente usando sua própria memória. Para contornar esse problema, o speaker sugere usar o parâmetro `num_predict` para limitar as respostas a 50 tokens. No entanto, ele espera encontrar uma solução mais permanente.
Lições Aprendidas
Em resumo, o vídeo apresenta uma experiência única de construir um chatbot local com LLaMA 3 e Langchain. O speaker partilha suas lições aprendidas, incluindo a importância de limitar as respostas, configurar o modelo corretamente e usar componentes eficientes. Além disso, ele destaca a necessidade de encontrar soluções para os problemas inesperados que podem surgir durante o desenvolvimento do chatbot.