A recuperação de informação é uma tarefa fundamental em muitas aplicações, incluindo chatbots, sistemas de perguntas e respostas e motores de busca. Tradicionalmente, essas tarefas dependem de modelo de linguagem grandes e embeddings de OpenAI. No entanto, um vídeo recente demonstra como realizar recuperação de informação usando Langchain, sem depender de OpenAI.
Instalação dos Pacotes
Para começar, é necessário instalar os pacotes Langchain, Hugging Face Hub e Sentence Transformers. Além disso, é necessário obter um token de API do Hugging Face Hub, que pode ser obtido nas configurações da conta do Hugging Face.
Trabalhando com Documentos de Texto
O vídeo começa com um exemplo de como trabalhar com documentos de texto. Um exemplo de documento de texto é carregado usando a função `text_loader` do módulo `documents_loader`. Em seguida, o documento é dividido em chunks menores de 1000 tokens cada. Em seguida, são calculadas embeddings desses chunks usando embeddings de Hugging Face em vez de embeddings de OpenAI.
Computação de Embeddings
Langchain suporta vários tipos de embeddings abertos, incluindo OpenAI, Anonymous CPP, Fake Embeddings e Instructor Embeddings. No exemplo, o vídeo usa embeddings de Hugging Face.
Armazenamento de Vetores
Um armazenamento de vetores é necessário para recuperação de informação. O vídeo usa a biblioteca Faiss baseada em CPU para armazenar os vetores embarcados. Essa loja age como um banco de dados.
Realizando Consultas
Para realizar uma consulta, um exemplo de consulta é definido e suas embeddings são calculadas. Em seguida, é realizada uma busca de similaridade entre as embeddings da consulta e as embeddings do documento para recuperar documentos relevantes.
Criação de um Sistema de Perguntas e Respostas
O vídeo também demonstra como criar um sistema de perguntas e respostas (Q&A) usando Langchain. O sistema usa um modelo de linguagem grande para responder a perguntas baseadas em documentos. O vídeo apresenta exemplos de como usar esse sistema para responder a perguntas sobre documentos de texto e arquivos PDF.
Uma Alternativa para a Recuperação de Informação
O vídeo apresenta uma alternativa para a recuperação de informação que não depende de OpenAI. Langchain pode ser usado para criar sistemas de perguntas e respostas robustos e eficientes que não dependem de modelo de linguagem grande. Além disso, a abordagem apresentada pode ser escalável e flexível para lidar com grandes volumes de dados.