O processo de execução
O processo envolve três etapas principais:
1. Dividir documentos em representações numéricas;
2. Armazenar essas representações num banco de dados de vetores;
3. Aumentar consultas com dados do banco de dados de vetores para fornecer mais contexto ao modelo de linguagem.
Requisitos de sistema
Em vez de exigir um sistema poderoso, o vídeo demonstra que é possível executar esse processo em um sistema relativamente modesto, como um sistema Ubuntu 22.04 com 16 GB de VRAM e 32 GB de memória.
Passos para executar o RAG Chatbot
Os passos para executar o RAG Chatbot são os seguintes:
1. Certificar-se de que o O-Lama esteja em execução;
2. Verificar os modelos disponíveis com o comando O-Lama list;
3. Instalar Docker e Docker Compose, se não estiverem instalados;
4. Clonar o repositório RAG Chatbot usando Git;
5. Mudar para o repositório clonado e listar os conteúdos;
6. Usar Docker Compose para construir e iniciar o serviço com o comando “docker compose up –build”.
Resultados
O resultado é um sistema que permite a geração aprimorada por recuperação local utilizando O-Lama e o modelo RAG.
Demonstração prática
O vídeo apresenta uma demonstração prática do processo, mostrando como instalar as dependências, executar os contêineres Docker, configurar o chatbot e executá-lo em um navegador web. O chatbot permite ao usuário selecionar um modelo, carregar um documento e fazer perguntas, e o modelo de linguagem processa o documento, busca no repositório LLaMA e retorna uma resposta baseada no contexto.
Em resumo, o vídeo apresenta uma abordagem prática para executar modelos de linguagem grandes localmente, fornecendo mais contexto e melhorando a geração de texto.