Como funciona
O modelo RAG funciona dividindo o documento em seções menores, convertendo-as em representações numéricas (embeddings) usando um modelo como BGE small e criando um índice. Quando uma consulta é feita, o pipeline RAG busca por vetores semânticos semelhantes e retorna os resultados, que são então aumentados com o pedido para fornecer uma resposta mais informada.
Passo a Passo de Implementação
Para implementar o modelo RAG com LLaMA3, você precisará seguir os seguintes passos:
1. Instale as bibliotecas necessárias, incluindo a biblioteca Transformers, Accelerate e Inox.
2. Carregue um documento personalizado, como um arquivo PDF.
3. Converta o documento em embeddings usando um modelo como BGE small.
4. Crie um índice para armazenar as embeddings.
5. Defina um tamanho de chunk (seção) para o documento.
6. Importe as bibliotecas necessárias e carregue o modelo LLaMA3.
7. Crie uma função de inferência para processar as consultas.
Criando uma Interface de Usuário Gráfica
Além disso, você pode criar uma interface de usuário gráfica (GUI) para o modelo RAG utilizando a biblioteca Gradio. Isso permite que os usuários chatem com o modelo e recebam respostas. A Gradio é uma biblioteca leve, personalizável e performática que facilita a criação de interfaces de usuário.
Conclusão
A implementação do modelo RAG com LLaMA3 é uma maneira eficaz de fornecer informações externas a um modelo de linguagem e gerar respostas mais informadas. Com os passos acima, você pode criar seu próprio modelo RAG e interface de usuário gráfica para melhorar a interação com os usuários.