Criando um Assistente Virtual com Python e LangChain
Neste artigo, vamos criar um assistente virtual utilizando Python e a biblioteca Langchain. O objetivo é construir um modelo de linguagem que possa responder perguntas e fornecer informações baseadas em um conjunto de dados.
O Que Vamos Criar?
Vamos criar um assistente virtual que pode:
- Responder perguntas sobre uma empresa
- Fornecer informações sobre os funcionários da empresa
- Encontrar documentos relevantes para uma pergunta específica
Começando o Projeto
Para começar, precisamos criar um arquivo .env com a chave de acesso à API da OpenAI. Em seguida, precisamos carregar o conjunto de dados em formato CSV.
Carregando o Conjunto de Dados
Utilizaremos a biblioteca L Chain para carregar o conjunto de dados. Primeiramente, precisamos criar uma variável Loader e instanciar a classe csv Loader, passando o caminho do arquivo CSV como argumento.
import csv_loader
loader = csv_loader.CsvLoader('path/to/your/data.csv')
Em seguida, podemos carregar os documentos utilizando o método load.
documents = loader.load()
Entendendo o RAG
O RAG (Retrieve-Augmented Generation) é uma técnica que permite ao modelo de linguagem pesquisar no conjunto de dados e encontrar as informações mais relevantes para uma pergunta específica.
Criando as Embeddings
Para utilizar o RAG, precisamos criar as embeddings dos documentos. Isso pode ser feito utilizando a biblioteca L Chain.
from lchain import berings
berings = Bering('path/to/your/model')
Em seguida, podemos carregar os documentos e converter para vetores.
vector_store = bering.load_documents(documents)
Criando o Modelo de Linguagem
Agora que temos as embeddings, precisamos criar o modelo de linguagem. Isso pode ser feito utilizando a biblioteca Langchain.
from lchain import chat
chat = Chat('path/to/your/model')
Em seguida, podemos criar um prompt padrão para o modelo de linguagem.
prompt_template = 'Você é o atendente de uma empresa. Seu trabalho é conversar com clientes e consultar a base de conhecimento da empresa.'
Conversando com o Assistente
Agora que temos o modelo de linguagem, podemos conversar com ele.
user_input = input('O que você gostaria de perguntar? ')
response = chat.invoke(user_input)
print(response)
E pronto! Agora você pode conversar com o assistente virtual que criamos.