Arquitetura do Aplicativo
A arquitetura do aplicativo consiste em uploads de arquivos PDF, divisão do arquivo em chunks, cálculo de embeddings, criação de uma loja de vetores como uma base de conhecimento, permitindo que o usuário faça uma pergunta, cálculo de embeddings para a pergunta, busca na base de conhecimento e fornecimento de uma resposta ao usuário.
Criando o Aplicativo
Para criar o aplicativo, começamos criando uma interface do usuário com o Streamlit, seguido do upload de um arquivo PDF. Em seguida, lemos o arquivo PDF utilizando PyPDF2, extraímos o texto do PDF, dividimos o texto em chunks e calculamos embeddings utilizando o modelo de embeddings de texto do OpenAI. Por fim, armazenamos os embeddings em uma loja de vetores.
Otimizando o Processamento
Para evitar o recálculo de embeddings para o mesmo arquivo, armazenamos os embeddings em um arquivo e os recuperamos posteriormente. Isso evita que o aplicativo precise calcular novamente os embeddings para o mesmo arquivo.
Demonstração ao Vivo
O vídeo assume conhecimento básico de Python e fornece uma demonstração ao vivo de como criar o aplicativo.
Sistema de Respostas a Perguntas
O aplicativo é um sistema de resposta a perguntas que pega a entrada do usuário e recupera documentos relevantes de uma base de conhecimento. O sistema envolve várias etapas, incluindo a criação de um arquivo com um nome específico, armazenamento de uma loja de vetores em um arquivo pickle e carregamento de uma chave API do OpenAI em um arquivo .env.
Importância do Contexto
Ao lidar com grandes modelos de linguagem, é importante considerar a janela de contexto correta. Isso é feito alimentando os documentos recuperados como contexto para o modelo de linguagem junto com a pergunta para gerar uma resposta.
Monitorando Custos
É importante monitorar os custos associados a cada consulta e demonstrar como alternar para um modelo diferente, como o GPT 3.5 turbo, que é menos caro que o modelo padrão.
Restringindo o Modelo
Finalmente, é importante restringir o modelo para que use apenas informações do arquivo PDF e convidar os espectadores a se juntarem a um servidor Discord para discutir Inteligência Artificial e apoiar o trabalho no Patreon.
Em resumo, o vídeo é um tutorial sobre como projetar um sistema de resposta a perguntas usando o modelo de linguagem do OpenAI e um arquivo PDF.