Tecnologia por trás do aplicativo
O aplicativo é construído usando Langchain, Streamlit e WatsonX. Langchain é uma tecnologia que permite armazenar vetores e indexar dados em um banco de dados eficiente. Streamlit é usado para criar componentes de bate-papo, incluindo entrada de mensagem e exibição de mensagens via Markdown. Além disso, a API de WatsonX é utilizada para acessar o modelo de linguagem grande Llama 270b.
Como funciona a técnica de geração aumentada de recuperação
A técnica de geração aumentada de recuperação permite que os modelos de linguagem grandes aprendam com dados específicos. Isso é feito inserindo chunks de dados em um prompt e obtendo uma resposta do modelo de linguagem grande com base nesse contexto. Essa técnica é escalável e eficiente para aplicativos de negócios.
Construindo o aplicativo
Para construir o aplicativo, são necessários quatro passos principais:
1. Criar um aplicativo de bate-papo com Streamlit e Langchain.
2. Adicionar suporte para histórico de mensagens.
3. Integrar o modelo de linguagem grande Llama 270b com a API de WatsonX.
4. Adicionar suporte para carregar dados específicos de um PDF utilizando Langchain e ChromaDB.
Insights sobre inteligência artificial
Essa tecnologia inovadora pode ser útil para empresas que desejam criar aplicações de conversa baseadas em dados específicos. Além disso, a integração de tecnologias como Langchain, Streamlit e WatsonX pode criar aplicações poderosas para conversas baseadas em dados.
Conclusão
A construção de aplicativos de conversa com modelos de linguagem grande é um campo em constante evolução. Com a técnica de geração aumentada de recuperação, é possível criar aplicações escaláveis e eficientes para negócios. Para uma compreensão completa do que foi apresentado, recomendamos assistir ao vídeo original e explorar mais sobre as tecnologias mencionadas.