Passo 1: Instalação dos Pacotes Necessários
Antes de começar, é fundamental garantir que você tenha baixado e instalado Mistral V3 usando Ollama. Isso garantirá que você tenha todos os pacotes necessários para continuar.
Passo 2: Carregamento de Dados
Em seguida, carregamos dados de uma placa Fox sobre LeBron James. Em seguida, convertimos esses dados em um banco de dados de vetores usando um modelo de embeddings de código aberto.
Passo 3: Criação do Pipeline de Rack
Agora, construímos o pipeline de rack usando Mistral V3. Isso envolve definir um modelo de prompt, utilizar um modelo LLAM (Large Language Model) e criar uma cadeia de perguntas (QA chain) para fazer perguntas. Ao final, podemos usar o pipeline para fazer uma pergunta sobre os dados e obter uma resposta após um processo de 13 minutos.
Resultados e Considerações
Após processar os dados, recebemos uma resposta que fornece um resumo dos dados. No entanto, observamos que a resposta carece de completa e clareza. Isso nos leva a refletir sobre como podemos melhorar a qualidade das respostas fornecidas pelo pipeline.
Conclusão
Neste artigo, apresentamos como construir um pipeline de rack using Mistral V3. Embora o processo seja complexo, seguindo esses passos, você pode criar seu próprio pipeline de rack e explorar as possibilidades de processamento de linguagem natural. Para aprender mais sobre machine learning e ferramentas de ciência de dados, não perca a oportunidade de se inscrever no nosso canal.