Criando Agentes de Integração com LlamaIndex e Ollama

Neste artigo, vamos explorar como criar agentes de inteligência artificial (IA) utilizando o LlamaIndex, um framework de código aberto que permite indexar e consultar modelos de linguagem grandes (LLMs) como o llama. Além disso, vamos usar o Ollama, uma plataforma de hospedagem de LLMs local, para integrar com o LlamaIndex.

Introdução ao LlamaIndex e OllamaO LlamaIndex é um framework que permite fácil indexação e consulta de LLMs, enquanto o Ollama é uma plataforma que hospeda LLMs localmente. O vídeo começa apresentando uma introdução ao LlamaIndex e ao Ollama, seguida da instalação do Ollama e do download do modelo llama3.

Configuração do Ambiente e Instalação do Llama Index

Após instalar o Ollama e baixar o modelo llama3, o vídeo demonstra como criar um ambiente virtual com Conda e instalar o LlamaIndex dentro dele. Em seguida, o vídeo apresenta como lançar o interpretador Python e importar as bibliotecas necessárias.

Definindo o Contexto de Armazenamento e Criando um Agente de IA

Em seguida, o vídeo demonstra como definir um contexto de armazenamento no LlamaIndex, que é um objeto de configuração que define como e onde os dados indexados são armazenados. O vídeo cria um diretório para armazenar os dados e espera que o índice de armazenamento seja criado.

Criando um Agente de IA para Extrair Informações de um Arquivo PDF

O vídeo finaliza com a configuração do ambiente para criar agentes de IA usando o LlamaIndex. Em seguida, o vídeo demonstra como usar um agente de IA para extrair informações de um arquivo PDF usando o LlamaIndex e o modelo llama3. O arquivo PDF é da documentação de banco de dados Oracle (11g) e contém uma grande quantidade de dados. O vídeo apresenta como criar um contexto de armazenamento em torno do arquivo, converter os dados do PDF em representações numéricas (embeddings) e armazená-los em um índice. Em seguida, o vídeo define um mecanismo de consulta com uma lista de similaridade top k (configurado para 3) para selecionar os três resultados mais semelhantes. Uma ferramenta é definida como um mecanismo de consulta Oracle, que verifica as informações do arquivo Oracle e retorna um resultado. O agente de IA é definido usando a biblioteca React agent e é passado para o mecanismo de consulta e a ferramenta. O agente é então questionado e responde extrair informações do arquivo PDF, especificamente sobre políticas de backup no Oracle.

Conclusão

Este artigo demonstrou como criar agentes de IA usando o LlamaIndex e o Ollama. Esta tecnologia pode ser usada com qualquer tipo de dados, como dados legais ou médicos, simplemente apontando o LlamaIndex para os documentos relevantes.