Processo
O processo envolve oito etapas:
1. Carregar o arquivo PDF;
2. Dividir o documento em pedaços;
3. Criar incorporações para cada pedaço usando OpenAI;
4. Armazenar as incorporações em um armazenamento de vetor;
5. Consultar o armazenamento de vetor usando significado semântico;
6. Recuperar informações relevantes com base na consulta;
7. Passar as informações recuperadas para um modelo de linguagem junto com a pergunta original;
8. O modelo de linguagem decide sobre uma resposta com base nas informações recuperadas.
Componentes necessários
Para implementar esse processo, são necessários os seguintes componentes:
* Um leitor de PDF;
* Um divisó de texto;
* Um armazenamento de vetor (usando a biblioteca Feist);
* Langchain para criar a cadeia que consulta o armazenamento de vetor e recupera informações;
* Incorporações OpenAI (com a possibilidade de usar alternativas gratuitas em vídeos futuros).
Processamento de Texto
Para processar e analisar dados de texto, é necessário:
* Carregar dados de texto;
* Dividir o texto em pedaços menores usando um divisó de caracteres com sobreposição de 200 caracteres;
* Criar representações vetoriais dos pedaços de texto usando incorporações OpenAI.
Pesquisa de Semelhança
A pesquisa de semelhança é realizada usando as incorporações para pesquisar texto similar a uma consulta, como “Como o GPT4 muda as mídias sociais?”.
Recuperando Documentos e Respondendo a Consultas
Para recuperar documentos relevantes e responder a consultas, é necessário:
1. Passar uma consulta no armazenamento de vetor para recuperar os quatro documentos mais semelhantes;
2. Incorporar os documentos usando uma função de incorporação da OpenAI;
3. Passar os documentos recuperados para uma cadeia de modelo de linguagem junto com a consulta original;
4. O modelo de linguagem usa os documentos para responder à consulta e retorna uma resposta.
Demonstrações
O vídeo apresenta demonstrações de como o modelo pode responder a perguntas como “Quais são os autores do livro?” e “O que é OpenAI?”, mostrando como o modelo pode fornecer respostas detalhadas com base na entrada da consulta. Além disso, o vídeo também demonstra como a mudança na consulta passada no armazenamento de vetor afeta a saída e como o modelo pode retornar uma resposta de “Não sei” se não tiver informações suficientes para gerar uma resposta.
Tipos de Cadeias
O vídeo também discute diferentes tipos de cadeias, como “stuff”, “map reduce” e “map re-rank”, que podem ser usados para processar solicitações em paralelo e retornar etapas intermediárias e scores.
Perguntas e Respostas
Por fim, o vídeo apresenta a cadeia de “retrieval QA”, que combina o modelo de linguagem e o armazenamento de vetor em uma cadeia única, permitindo que o modelo recupere documentos de origem e forneça respostas com os documentos em si.