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How to Build an AI Document Chatbot in 10 Minutes
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How to Build an AI Document Chatbot in 10 Minutes

Integração do Chat GPT com Dados da Empresa

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante apresenta uma maneira de integrar o Chat GPT com os dados da empresa usando o Flowwise, um construtor visual de UI que permite criar modelos de linguagem grandes.

Introdução ao Flowwise

  • O Flowwise é um construtor visual de UI para criar aplicativos de modelos de linguagem grandes.
  • É open source e pode ser baixado diretamente do repositório GitHub.
  • Permite conectar blocos de construção para criar um aplicativo simples.
  • Usa a biblioteca Lang Chain como base para sua funcionalidade.

Configuração Inicial

  • É necessário ter uma chave API gratuita do Open AI e uma chave API gratuita do Pinecone para seguir o tutorial.
  • Para começar, visite o repositório do Flowwise no GitHub e clone todo o repositório.
  • Dependendo das preferências pessoais, pode-se usar npm ou Docker para iniciar o aplicativo.

Usando npm

  • Certifique-se de ter npm instalado no sistema.
  • Abra o terminal na pasta clonada do Flowwise e execute npm install.
  • Em seguida, execute npm start para iniciar o aplicativo.

Usando Docker

  • Certifique-se de ter Docker instalado no sistema.
  • Renomeie o arquivo .env.example para .env na pasta Docker e defina a porta desejada (por exemplo, 3000).
  • No terminal, navegue até a pasta clonada do Flowwise e vá até a pasta "Docker".
  • Execute docker-compose up -d para iniciar o contêiner Docker e iniciar o servidor localmente.

Conclusão

O Flowwise é uma ferramenta poderosa para integrar o Chat GPT com os dados da empresa. Com sua interface visual intuitiva, é possível criar rapidamente aplicativos de modelos de linguagem grandes e testar suas capacidades. Ao seguir as etapas de configuração adequadas, qualquer empresa pode aproveitar essa integração para melhorar a experiência do usuário e obter insights valiosos dos dados corporativos.

Introdução ao Flowwise

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante destaca as vantagens do Flowwise como um construtor visual de UI para criar aplicativos de modelos de linguagem grandes.

  • O Flowwise é open source e pode ser baixado diretamente do repositório GitHub.
  • Permite criar aplicativos em minutos usando uma interface visual intuitiva.
  • É baseado na biblioteca Lang Chain, que oferece grande poder na criação de modelos de linguagem.
  • Através do Flowwise, é possível prototipar rapidamente aplicativos de modelos de linguagem grandes e escalar a partir daí.

Vantagens do Flowwise

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante destaca as principais vantagens do uso do Flowwise como um construtor visual para criar aplicativos de modelos de linguagem grandes.

  • O Flowwise é open source e pode ser baixado diretamente do repositório GitHub.
  • Permite conectar blocos de construção através da interface visual para criar um aplicativo simples.
  • É baseado na biblioteca Lang Chain, que oferece grande poder na criação de modelos de linguagem.
  • Permite prototipar rapidamente aplicativos de modelos de linguagem grandes e testar suas capacidades.
  • É uma maneira eficiente de integrar o Chat GPT com os dados da empresa.

Requisitos para seguir o tutorial

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante explica os requisitos necessários para seguir o tutorial do Flowwise.

  • É necessário ter uma chave API gratuita do Open AI, que pode ser configurada gratuitamente, mas requer um cartão de crédito para cobranças mínimas por consulta.
  • Também é necessário ter uma chave API gratuita do Pinecone, que pode ser configurada gratuitamente sem a necessidade de um cartão de crédito.

Configuração inicial

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante explica como iniciar a configuração inicial para usar o Flowwise.

  • Visite o repositório do Flowwise no GitHub e clone todo o repositório.
  • Dependendo das preferências pessoais, pode-se usar npm ou Docker para iniciar o aplicativo.

Usando npm

  • Certifique-se de ter npm instalado no sistema.
  • Abra o terminal na pasta clonada do Flowwise e execute npm install.
  • Em seguida, execute npm start para iniciar o aplicativo.

Usando Docker

  • Certifique-se de ter Docker instalado no sistema.
  • Renomeie o arquivo .env.example para .env na pasta Docker e defina a porta desejada (por exemplo, 3000).
  • No terminal, navegue até a pasta clonada do Flowwise e vá até a pasta "Docker".
  • Execute docker-compose up -d para iniciar o contêiner Docker e iniciar o servidor localmente.

Configuração inicial (continuação)

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante continua explicando a configuração inicial para usar o Flowwise.

  • Após clonar o repositório do Flowwise e ter npm ou Docker instalados, é possível iniciar o aplicativo.
  • Certifique-se de estar no diretório correto no terminal.
  • Execute docker-compose up -d na pasta "Docker" do projeto para iniciar o contêiner Docker e iniciar um servidor local.

Configuração inicial (continuação)

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante continua explicando a configuração inicial para usar o Flowwise.

  • Verifique se você está na pasta correta no terminal.
  • Execute docker-compose up -d na pasta "Docker" do projeto para iniciar o contêiner Docker e iniciar um servidor local.

Usando npm ou Docker

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante explica as opções de uso do npm ou Docker para configurar e executar o Flowwise.

Usando npm

  • Certifique-se de ter npm instalado no sistema.
  • Abra o terminal na pasta clonada do Flowwise e execute npm install.
  • Em seguida, execute npm start para iniciar o aplicativo.

Usando Docker

  • Certifique-se de ter Docker instalado no sistema.
  • Renomeie o arquivo .env.example para .env na pasta Docker e defina a porta desejada (por exemplo, 3000).
  • No terminal, navegue até a pasta clonada do Flowwise e vá até a pasta "Docker".
  • Execute docker-compose up -d para iniciar o contêiner Docker e iniciar o servidor localmente.

Usando Docker

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante explica como usar o Docker para configurar e executar o Flowwise.

  • Certifique-se de ter Docker instalado no sistema.
  • Renomeie o arquivo .env.example para .env na pasta Docker e defina a porta desejada (por exemplo, 3000).
  • Abra o aplicativo Docker após instalá-lo.
  • Execute docker-compose up -d na pasta "Docker" do projeto para iniciar o contêiner Docker e iniciar um servidor local.

Iniciando o aplicativo

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante explica como iniciar o aplicativo Flowwise usando as configurações adequadas.

  • Verifique se você está no diretório correto no terminal.
  • Execute docker-compose up -d na pasta "Docker" do projeto para iniciar o contêiner Docker e iniciar um servidor local.

Iniciando o aplicativo (continuação)

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante continua explicando como iniciar corretamente o aplicativo Flowwise.

  • Verifique se você está no diretório correto no terminal.
  • Execute docker-compose up -d na pasta "Docker" do projeto para iniciar o contê

Integração de Chatbots com Modelos de Linguagem

Visão Geral da Seção: Nesta seção, o palestrante introduz a integração de chatbots com modelos de linguagem e mostra como configurar e construir um chatbot conversacional usando esses modelos.

Configuração do Ambiente

  • Clone o repositório do Flowwise Getter para obter os arquivos necessários.
  • Instale o Docker e o npm em seu sistema.
  • Renomeie o arquivo .env.example para .env no diretório Docker.
  • Execute o comando "docker-compose up -d" para iniciar o servidor local.

Construção do Chatbot

  • Acesse a aplicação Flowwise AI no navegador.
  • Selecione um template de chatbot, como "Retrieval QA Chain".
  • Faça upload de um arquivo de texto contendo dados relevantes para treinar o modelo.
  • Obtenha uma chave da API OpenAI e cole-a no Pinecone para indexar os embeddings dos documentos.

Utilização do Chatbot

  • Importe um documento específico, como o readme do Lang Chain Experiments, para testar as funcionalidades do chatbot.
  • Faça perguntas sobre os dados importados e observe as respostas geradas pelo modelo.
  • Experimente diferentes tipos de documentos, como CSV ou PDF, para obter respostas relevantes.

Como obter uma chave de API

Visão geral da seção: Nesta seção, o palestrante explica como obter uma chave de API.

Obtendo uma chave de API

  • Para realizar determinada tarefa, é necessário ter uma chave de API.
  • A chave de API pode ser obtida seguindo alguns passos específicos.
  • É importante ter uma chave de API para acessar certos recursos ou serviços.
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