Índices de Vetores X Banco de Dados de Vetores
Os índices de vetores são fundamentais para criar um motor de busca inteligente. Eles permitem que carreguemos documentos, dividamos-nos em pedaços, embutamos esses pedaços usando um modelo de embutimento e armazenamos os vetores de embutimento em um índice de vetores. Em seguida, podemos realizar buscas de semelhança no índice para recuperar os documentos mais semelhantes a uma consulta.
É importante notar que há uma diferença entre um índice de vetores e um banco de dados de vetores. Um banco de dados de vetores fornece mais recursos de gerenciamento e vantagens, como atualizações em tempo real.
Demonstração Prática
Para demonstrar como construir um motor de busca simples, podemos utilizar o índice de busca por similaridade do Facebook AI, juntamente com modelos de embutimento do Hugging Face eChatGPT para realizar buscas de semelhança.
O código-fonte inclui a carga de documentos usando a biblioteca PyPDF, definição de um splitter de texto para dividir os documentos em pedaços e uso de modelos de embutimento do Hugging Face para codificar os pedaços. Além disso, é importante definir o tamanho do pedaço corretamente para garantir que o modelo de embutimento possa processá-los corretamente.
Desenvolvimento de um Modelo de Perguntas e Respostas
Para desenvolver um modelo de perguntas e respostas, podemos utilizar uma combinação de técnicas, como o modelo de embutimento do Hugging Face e o modelo de linguagem do ChatGPT. Além disso, é importante utilizar um banco de dados de vetores para armazenar e recuperar documentos.
Criação de um Chatbot
Outro exemplo prático é a criação de um chatbot do Telegram que possa responder às perguntas com base em um documento PDF. Isso pode ser feito utilizando a biblioteca python-telegram-bot e criando uma classe de bot que possa recuperar respostas de um documento PDF.
Conclusão
Em resumo, criar um motor de busca inteligente que combina conhecimentos de multiple documents é possível graças aos índices de vetores. Com a utilização de técnicas de embutimento e modelos de linguagem, podemos construir um motor de busca que responda às perguntas de forma eficaz. Além disso, a criação de um chatbot que possa responder às perguntas com base em um documento PDF é outra aplicação prática dessa tecnologia.