Loading e Processamento de Dados
A primeira etapa envolve carregar dados de uma URL utilizando o Web Base Loader e dividir o texto em chunks menores usando o Recursive Character Text Splitter. Em seguida, os dados são convertidos em embeddings utilizando o OLLaMA Embeddings e salvos no Chroma DB.
Criando uma Função de Busca
Na segunda etapa, é criada uma função de busca que usa a pergunta para buscar seções relevantes em toda a página web e combina-las em um documento único. Isso é feito utilizando a função OLLaMA Chat.
Chamada do Modelo de Linguagem
Na terceira etapa, o modelo de linguagem LLaMA 3 é chamado com a pergunta e o documento combinado para obter uma resposta final.
Configuração do Rack
Na quarta e última etapa, tudo é integrado juntos. A função de busca é iniciada, a função combine docs é criada e o documento combinado é enviado para o modelo de linguagem.
Adicionando uma Interface do Usuário
Além disso, o vídeo demonstra como adicionar uma interface do usuário ao aplicativo utilizando Gradio, que permite que os usuários ingressem uma URL e uma pergunta e recebam uma resposta do modelo de linguagem.
Conclusão
Este artigo apresenta um guia passo a passo para criar um aplicativo Olama Rag com LLaMA 3. O vídeo original também anuncia planos de criar mais conteúdo semelhante no futuro e convida os espectadores a engajarem com o vídeo, curtindo, compartilhando e se inscrevendo no canal.