Construa seu próprio aplicativo de chat com documentos usando IA

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Construa seu próprio aplicativo de chat com documentos usando IA

Sumário

  • Introdução
  • Passo 1: Configuração do aplicativo
  • Passo 2: Extração de texto de PDF
  • Passo 3: Divisão de texto em trechos
  • Passo 4: Conversão de trechos em embeddings
  • Passo 5: Armazenamento de embeddings em um banco de dados
  • Passo 6: Consulta de dados no banco de dados
  • Passo 7: Análise das respostas usando o OpenAI LLM
  • Passo 8: Implementação de outras opções de armazenamento de dados
  • Conclusão

Como construir um aplicativo de chat com documentos usando o lançador

Neste vídeo, estamos tentando construir um pequeno aplicativo que pode conversar com documentos usando o lançador. Vamos experimentar algumas Provas usando pis, Spine core e comma diving, mas qualquer fluxo que seguirmos terá que passar pelo mesmo diagrama de fluxo. Vamos seguir essas etapas em muito detalhe e experimentá-las também, mas antes de entrar nisso, vamos dar uma pequena olhada no que estamos tentando construir.

Este é um relatório de concorrência de uma empresa chamada TCS. É mais como uma discussão entre os executivos de negócios e os entrevistadores, onde eles discutem sobre o crescimento da empresa, perspectivas, receita e planos futuros de crescimento, e assim por diante. Em vez de passar por todo o documento, vamos ver se podemos responder todas as nossas perguntas usando IA.

Aqui estão os principais tópicos que abordaremos neste artigo:

  1. Introdução
  2. Passo 1: Configuração do aplicativo
  3. Passo 2: Extração de texto de PDF
  4. Passo 3: Divisão de texto em trechos
  5. Passo 4: Conversão de trechos em embeddings
  6. Passo 5: Armazenamento de embeddings em um banco de dados
  7. Passo 6: Consulta de dados no banco de dados
  8. Passo 7: Análise das respostas usando o OpenAI LLM
  9. Passo 8: Implementação de outras opções de armazenamento de dados
  10. Conclusão

Introdução

Neste artigo, iremos explorar como construir um aplicativo de chat que pode interagir com documentos usando o lançador. O objetivo é fornecer respostas relevantes às perguntas dos usuários com base no conteúdo dos documentos. Para fazer isso, vamos seguir uma série de passos, desde a configuração do aplicativo até a análise das respostas usando o OpenAI LLM. Ao longo do artigo, também iremos discutir diferentes opções de armazenamento de dados, como o Pinecone e o Chroma DB. Vamos começar com a configuração do aplicativo no passo 1.

Passo 1: Configuração do aplicativo

No primeiro passo, iremos configurar o aplicativo. Isso envolve a importação das bibliotecas necessárias, a definição das variáveis de ambiente para as chaves da API, a definição do leitor de PDF e a importação dos módulos do Langchain para a divisão de texto em trechos e a conversão dos trechos em embeddings. Em seguida, vamos inicializar o servidor e aguardar as entradas do usuário.

Passo 2: Extração de texto de PDF

No segundo passo, iremos extrair o texto de um documento PDF fornecido pelo usuário. Para fazer isso, utilizaremos a biblioteca de leitura de PDF e iteraremos sobre cada página do documento para extrair o texto. O texto extraído será concatenado em uma única STRING, que será posteriormente dividida em trechos menores.

Passo 3: Divisão de texto em trechos

No terceiro passo, iremos dividir o texto extraído em trechos menores. Isso é necessário para facilitar a conversão dos trechos em embeddings e permitir consultas mais eficientes posteriormente. Utilizaremos a função de divisão de trechos do Langchain, que nos permite especificar o tamanho de cada trecho e o tamanho da sobreposição entre eles.

Passo 4: Conversão de trechos em embeddings

No quarto passo, iremos converter os trechos de texto em embeddings usando o OpenAI. Os embeddings são representações numéricas do texto que capturam o significado semântico de cada trecho. Utilizaremos a função de conversão de embeddings do Langchain, que utiliza o modelo de linguagem do OpenAI para gerar os embeddings.

Passo 5: Armazenamento de embeddings em um banco de dados

No quinto passo, iremos armazenar os embeddings em um banco de dados para permitir consultas eficientes posteriormente. Existem várias opções de bancos de dados que podemos utilizar, como o Pinecone e o Chroma DB. Vamos explorar essas opções no próximo passo.

Passo 6: Consulta de dados no banco de dados

No sexto passo, iremos consultar os dados armazenados no banco de dados. Faremos isso fornecendo uma pergunta do usuário como entrada. A pergunta será convertida em um embedding e comparada com os embeddings armazenados no banco de dados. Os resultados serão classificados com base na similaridade semântica e as respostas serão fornecidas com base nos melhores resultados.

Passo 7: Análise das respostas usando o OpenAI LLM

No sétimo passo, iremos analisar as respostas usando o OpenAI LLM. O LLM é um modelo de linguagem que nos permite analisar o contexto e fornecer respostas relevantes com base nas informações recuperadas do banco de dados. Utilizaremos a função de análise do LLM para obter as respostas.

Passo 8: Implementação de outras opções de armazenamento de dados

No oitavo passo, iremos explorar outras opções de armazenamento de dados, como o Pinecone e o Chroma DB. Essas opções nos permitem armazenar os embeddings de maneira eficiente e realizar consultas rápidas nos dados. Iremos discutir como implementar essas opções em nosso aplicativo.

Conclusão

Neste artigo, exploramos como construir um aplicativo de chat que pode interagir com documentos usando o lançador. Você aprendeu sobre os passos envolvidos na configuração do aplicativo, extração de texto de PDF, divisão de texto em trechos, conversão de trechos em embeddings, armazenamento de embeddings em um banco de dados, consulta de dados no banco de dados, análise das respostas usando o OpenAI LLM e implementação de outras opções de armazenamento de dados. Espero que este artigo tenha sido útil e que possa ajudá-lo a construir seu próprio aplicativo de chat com documentos.

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