Vou construir um chatbot rag para seus documentos

Seu time tem documentos longos que ficam procurando manualmente? Eu vou criar um chatbot RAG (retrieval-augmented generation) que responde perguntas sobre seus próprios documentos e mostra as passagens de origem por trás de cada resposta, para você poder conferir os resultados.

Como funciona: Seus documentos são divididos em partes, convertidos em embeddings e armazenados para uma busca rápida. Quando você faz uma pergunta, o sistema encontra as passagens mais relevantes e um LLM escreve uma resposta usando esse contexto.

O que você recebe:

- Um chatbot de perguntas e respostas funcional em um notebook Python (pronto para Google Colab)

- Carregamento e divisão de documentos para seus arquivos

- Respostas com passagens de origem exibidas

- Código limpo, simples e comentado

- Pacotes superiores incluem um guia de configuração, testes nos seus documentos e uma demonstração gravada em vídeo

O que eu preciso de você:

- Seus documentos (PDF ou texto) e de 5 a 10 perguntas de exemplo que você quer que sejam respondidas

Ferramentas: Python, LangChain, Groq LLMs, HuggingFace embeddings.

Por favor, envie uma mensagem antes de fazer o pedido para confirmarmos seus documentos e objetivos.