README.md

metadata

title: RAG Conversacional com Upload de PDF e Histórico de Chat
emoji: 📚
colorFrom: indigo
colorTo: blue
sdk: streamlit
sdk_version: 1.28.0
app_file: app.py
pinned: false

RAG Conversacional com Upload de PDF e Histórico de Chat

Este projeto implementa um sistema de Recuperação de Informações Aumentada por Geração (RAG) conversacional usando Streamlit, LangChain, e modelos de linguagem de grande escala. O aplicativo permite que os usuários façam upload de documentos PDF, façam perguntas sobre o conteúdo desses documentos, e mantenham um histórico de chat para contexto em conversas contínuas.

Autor

Reinaldo Chaves (reichaves@gmail.com)

Características

• Interface de usuário Streamlit com tema dark
• Upload de múltiplos arquivos PDF
• Processamento de documentos usando LangChain e ChromaDB
• Geração de respostas usando o modelo Gemma2-9b-It da Groq
• Embeddings de texto usando o modelo all-MiniLM-L6-v2 do Hugging Face
• Histórico de chat para manter o contexto da conversa
• Barra lateral com orientações importantes para o usuário

Requisitos

• Python 3.7+
• Streamlit
• LangChain
• ChromaDB
• PyPDF2
• Transformers
• Outras dependências listadas em requirements.txt

Instalação

1. Clone este repositório:

   git clone https://github.com/seu_usuario/seu_repositorio.git
   cd seu_repositorio
   

2. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt
   

3. Configure as variáveis de ambiente ou tenha em mãos:

   • Chave da API Groq
   • Token da API Hugging Face

Uso

1. Execute o aplicativo Streamlit:

   streamlit run app.py
   

2. Abra o navegador e acesse o endereço local mostrado no terminal.

3. Insira suas chaves de API quando solicitado.

4. Faça upload de um ou mais arquivos PDF.

5. Faça perguntas sobre o conteúdo dos documentos na caixa de entrada de texto.

Como funciona

1. Upload de Documentos: Os usuários fazem upload de arquivos PDF, que são processados e divididos em chunks menores.
2. Criação de Embeddings: O texto é convertido em embeddings usando o modelo Hugging Face.
3. Armazenamento de Vetores: Os embeddings são armazenados em um banco de dados ChromaDB para recuperação eficiente.
4. Processamento de Perguntas: As perguntas dos usuários são contextualizadas com base no histórico do chat.
5. Recuperação de Informações: O sistema recupera os chunks de texto mais relevantes com base na pergunta.
6. Geração de Respostas: O modelo Gemma2-9b-It da Groq gera uma resposta com base nos chunks recuperados e na pergunta.
7. Manutenção do Histórico: O histórico do chat é mantido para fornecer contexto em conversas contínuas.

Avisos Importantes

• Não compartilhe documentos contendo informações sensíveis ou confidenciais.
• As respostas geradas pela IA podem conter erros ou imprecisões. Sempre verifique as informações importantes.
• Este projeto é para fins educacionais e de demonstração. Use com responsabilidade.

Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Por favor, abra uma issue para discutir mudanças importantes antes de fazer um pull request.

Licença

MIT License