Passo 1: Instalação das Dependências
Primeiramente, é necessário instalar o framework de transformers de sentenças, que processa dados brutos em embeddings. Isso permitirá que você processe grandes quantidades de dados de forma eficiente.
Passo 2: Instalação do Cliente Quadrant
Em seguida, você precisará instalar o cliente Quadrant, que armazenará os dados como embeddings e executará consultas de busca.
Passo 3: Especificação de Modelos
Em seguida, você precisará importar modelos específicos para definir quais serão utilizados pelo motor de busca.
Passo 4: Adição de Dados
Agora, você precisará fornecer um conjunto de dados (por exemplo, livros de ficção científica com metadados) e utilizar um modelo de linguagem grande para codificar os dados.
Passo 5: Configuração do Quadrant e Upload de Dados
Em seguida, você precisará configurar o Quadrant como um banco de dados de vetores, criar uma coleção (por exemplo, “meus livros”) e upar os dados codificados para a coleção.
Passo 6: Execução de Busca Semântica
Finalmente, você pode utilizar o motor de busca para executar uma consulta (por exemplo, “invasão alienígena”) contra a coleção e recuperar resultados com uma pontuação de probabilidade. Você também pode utilizar a função de filtragem do Quadrant para refinar os resultados de busca (por exemplo, encontrar o livro mais recente sobre invasão alienígena).
Com esses 6 passos, você criou um motor de busca semântica poderoso com Quadrant, capaz de entender consultas em linguagem natural e retornar resultados relevantes. Isso abre um mundo de possibilidades para aplicativos que requerem busca avançada e precisa.