Para superar essa limitação, o palestrante propõe usar embeddings (representações vetoriais) do OpenAI para vetorizar dados de texto, armazená-los em um banco de dados de vetor (Chroma Vector Database) e utilizar o LlamaIndex para consultar os dados. Ele fornece um exemplo de construção de uma base de conhecimento usando artigos da Wikipédia e APIs para coletar dados sobre tópicos específicos, como detecção de anomalias em engenharia de confiabilidade.
O palestrante compartilha seu script Python que coleta dados da Wikipédia, converte HTML para texto simples usando a biblioteca pypandoc e salva a saída em um arquivo de texto. Ele também menciona como lidar com casos em que o tópico não está formatado corretamente e como lidar com redirecionamentos para obter os dados reais da Wikipédia.
O objetivo do palestrante é mostrar como usar o JetGPT com dados e documentação pessoais para responder a perguntas, em vez de depender apenas dos dados de treinamento do modelo da OpenAI.
Além disso, o palestrante demonstra como usar o OpenAI e o ChromaDB para criar um sistema de resposta a perguntas. Ele começa executando um script que gera um input de texto e o vetoriza usando um divisor de texto. Isso permite convertê-lo em embeddings, que podem ser usados para encontrar vetores semelhantes. O palestrante mostra como usar o algoritmo de vizinhos mais próximos para responder a perguntas com base no texto fornecido.
Essa tecnologia pode ser utilizada com vários tipos de dados, como PDFs, livros didáticos ou até mesmo texto gerado a partir de vídeos. O palestrante convida os espectadores a fazerem perguntas sobre a tecnologia utilizada no vídeo e anuncia que aumentará a frequência de seus uploads de vídeo.
Essa é uma tecnologia emocionante que pode ser utilizada de diversas maneiras, e o palestrante está ansioso para explorar as possibilidades do AI.