Construindo um Sistema de Perguntas e Respostas com LangChain e Pinecone

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Construindo um Sistema de Perguntas e Respostas com LangChain e Pinecone

Sumário:

  1. Introdução
  2. Construindo um sistema de busca semântica e de perguntas e respostas
  3. Por que construir um sistema próprio de perguntas e respostas?
  4. Arquitetura geral do sistema
  5. Convertendo documentos em trechos
  6. Criando os vetores de embedding
  7. Armazenando os vetores no banco de dados Pinecone
  8. Buscando documentos semelhantes
  9. Usando modelos de linguagem para responder perguntas
  10. Conclusão

Construindo um sistema de busca semântica e de perguntas e respostas

Neste artigo, vamos explorar como construir um sistema de busca semântica e de perguntas e respostas que possa responder perguntas a partir de seus próprios dados, como documentos ou dados corporativos. Para isso, vamos utilizar a biblioteca do LangChain, juntamente com o Pinecone para armazenamento de vetores de embedding. Vamos utilizar modelos de linguagem como o GPT-3 ou GPT-4 para realizar a resposta das perguntas. Vamos entender a importância de construir um sistema próprio de perguntas e respostas, as etapas envolvidas na construção da arquitetura, e como converter documentos em trechos e criar os vetores de embedding. Além disso, vamos ver como armazenar esses vetores no Pinecone, buscar documentos semelhantes aos trechos encontrados e usar os modelos de linguagem para responder perguntas com base nos trechos relevantes.

Introdução

Hoje em dia, a busca por informações precisas e confiáveis é essencial em diversas áreas, como o domínio corporativo, acadêmico e de pesquisa. No entanto, muitas vezes os modelos de linguagem como o GPT-3 e GPT-4 são treinados em dados da internet e podem produzir informações incorretas em certas ocasiões. Por esse motivo, é importante poder alavancar suas capacidades de raciocínio sem confiar em seu conhecimento. Em vez disso, é preferível usar seus recursos de raciocínio em conjunto com sua própria base de conhecimento, como documentos PDF ou páginas da web previamente selecionadas.

Neste artigo, vamos explorar como construir um sistema de busca semântica e de perguntas e respostas que possa responder perguntas a partir de seus próprios dados, como documentos PDF ou páginas web, usando a estrutura de LangChain e o Pinecone como um banco de dados de vetores de embedding. Vamos ver como podemos dividir os documentos em trechos menores e em seguida, criar vetores de embedding para esses trechos. Em seguida, veremos como podemos armazenar esses vetores no Pinecone e fazer buscas semânticas para encontrar os trechos mais relevantes para uma determinada consulta. Por fim, vamos usar um modelo de linguagem como GPT-3 ou GPT-4 para responder às perguntas com base nos trechos relevantes.

Construindo um sistema de busca semântica e de perguntas e respostas

1. Por que construir um sistema próprio de perguntas e respostas?

  • Limitações de modelos de linguagem como GPT-3 e GPT-4 treinados em dados da internet
  • Dependência de conhecimento próprio e controle sobre as respostas geradas
  • Todo o conhecimento é armazenado em seus próprios documentos PDF ou páginas web selecionados

2. Arquitetura geral do sistema

  • Visão geral do sistema
  • Uso do LangChain como estrutura e Pinecone como banco de dados de vetores de embedding
  • Divisão dos documentos em trechos menores
  • Armazenamento dos vetores de embedding no Pinecone
  • Uso da busca semântica para encontrar documentos similares
  • Uso de modelos de linguagem para responder perguntas com base em documentos relevantes

3. Convertendo documentos em trechos

  • Uso do utilitário "text splitter" do LangChain para dividir documentos grandes em trechos menores
  • Opções de divisão, como tamanho dos trechos e sobreposição entre eles
  • Exemplo de aplicação do "text splitter" em documentos próprios

4. Criando os vetores de embedding

  • Uso da biblioteca de embeddings do OpenAI no LangChain
  • Gerando os vetores de embedding para cada trecho dos documentos
  • Armazenamento dos vetores no Pinecone para consulta posterior

5. Armazenando os vetores no banco de dados Pinecone

  • Criação de um índice no Pinecone para armazenamento dos vetores de embedding
  • Configuração dos parâmetros do índice, como o tamanho do vetor e o tipo de similaridade
  • Uso da biblioteca Pinecone no LangChain para inserir os vetores no índice
  • Exemplo de inserção de vetores de embedding no Pinecone

6. Buscando documentos similares

  • Uso da funcionalidade de busca de similaridade do Pinecone
  • Uso da API do Pinecone para realizar buscas semânticas
  • Uso dos trechos relevantes encontrados para responder perguntas

7. Usando modelos de linguagem para responder perguntas

  • Uso de modelos de linguagem como GPT-3 ou GPT-4 para responder perguntas
  • Conexão entre os trechos relevantes e os modelos de linguagem para resposta das perguntas
  • Exemplo de resposta de uma pergunta usando o modelo GPT-3

8. Conclusão

  • Recapitulação dos principais pontos abordados no artigo
  • Importância de construir um sistema próprio de busca semântica e de perguntas e respostas
  • Uso do LangChain e Pinecone para criar um sistema robusto e confiável
  • Potencial de aplicação em diversas áreas, como domínio corporativo, acadêmico e de pesquisa

Destaques do artigo:

  • Construção de um sistema de busca semântica e de perguntas e respostas personalizado
  • Uso do LangChain para manipulação e processamento de dados
  • Utilização do Pinecone como banco de dados de vetores de embedding
  • Divisão de documentos em trechos menores para armazenamento e busca eficiente
  • Resposta de perguntas com base nos trechos relevantes utilizando modelos de linguagem
  • Aplicação em diferentes áreas, como domínio corporativo, acadêmico e de pesquisa
  • Superando as limitações e incerteza de modelos de linguagem treinados em dados da internet

FAQs

Q: Posso usar outros modelos de linguagem além do GPT-3 e GPT-4 para responder perguntas? A: Sim, o LangChain suporta diversos modelos de linguagem de diferentes provedores. Você pode escolher o modelo que melhor se adequa às suas necessidades.

Q: Qual é o tamanho máximo dos documentos que posso processar com o LangChain? A: O tamanho máximo dos documentos que você pode processar depende da capacidade de armazenamento do seu sistema e dos recursos disponíveis. No entanto, é recomendado dividir documentos grandes em trechos menores para facilitar o processamento e a busca eficiente.

Q: O Pinecone é a única opção de banco de dados de vetores de embedding compatível com o LangChain? A: Não, o LangChain oferece suporte a várias opções de banco de dados de vetores de embedding. O Pinecone é apenas uma das opções disponíveis, mas é amplamente utilizado devido à sua eficiência e facilidade de integração com o LangChain.

Q: Posso utilizar o LangChain e o Pinecone em outros idiomas, além do inglês? A: Sim, tanto o LangChain quanto o Pinecone oferecem suporte a vários idiomas, incluindo o português. Você pode usar essas ferramentas para criar sistemas de busca semântica e de perguntas e respostas em outros idiomas.

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