Construção de um chatbot com LLM e RAG

1. Objetivo

Melhoria do chatbot desenvolvido na ponderada anterior, agora utilizando técnicas de leitura de documentos.

2. Enunciado

Utilizando um LLM (local ou API externa), crie um chatbot simples com instruções customizadas para ajudar um usuário a pesquisar normas de segurança em ambientes industriais. O sisema deve contar com uma interface gráfica e responder de forma sucinta e clara sobre o que lhe foi perguntado. O sistema ainda deve ser capaz de contextualizar suas respostas a partir do seguinte documento:

Workshop rules and safety considerations

Exemplo de prompt:

>>> Who is allowed to operate a lathe? What protective gear should be used to
>>> do it?

3. Padrão de entrega

Esses são os critérios mínimos para que eu considere a atividade como entregue. Fique atento, pois o não cumprimento de qualquer um desses critérios pode, no melhor dos casos, gerar um desconto de nota e, no pior deles, invalidar a atividade.

1. A atividade deve ser feita em um repositório aberto no github. Seu link deve ser fornecido no card da adalove;
2. No README do repositório deve ter instruções claras de como instalar e rodar o sistema criado, comandos em blocos de código e uma expliação sucinta do que fazem;
3. Ainda no README, deve haver um vídeo gravado demonstrando plenamente o funcionamento do sistema criado;
4. O prazo para a entrega desta atividade é até o dia 29/11/2023 às 23h59min.

4. Padrão de qualidade

Aviso!

Os itens descritos no padrão de qualidade devem estar claramente apresentados no vídeo do projeto em funcionamento.

1. Utilizar o langchain para criar a interface com o modelo de LLM utilizado (pode ser openAI ou modelos do huggingface/ollama) - até 2,0 pontos;
2. Criar uma interface gráfica simples para o chatbot - até 2,0 pontos;
3. Responder de forma concisa aos prompts do usuário - até 2,0 pontos;
4. O sistema deve considerar como contexto o arquivo/documento/página fornecida no enunciado da atividade - até 3,0 pontos.