Generative AI Chat - OpenAI Langchain (Chat Gerativo de IA - OpenAI Langchain)

Este repositório contém um script Python que possibilita a extração de dados de um arquivo PDF (se necessário) e permite a realização de consultas interativas aos dados utilizando a biblioteca langchain juntamente com o modelo GPT-3.5 da OpenAI.

Pré-requisitos

Antes de executar o script, certifique-se de que possui os seguintes pacotes instalados em seu sistema:

langchain
openai
chromadb
tiktoken
pdfplumber

Você pode instalar os pacotes necessários usando pip com o seguinte comando:

pip install langchain openai chromadb tiktoken pdfplumber

Além disso, será necessário criar uma chave de API para a plataforma da OpenAI. Siga os passos abaixo para obter e configurar sua chave de API:

Crie uma conta na OpenAI em https://platform.openapi.com/account/api-keys, caso ainda não tenha uma.
Gere uma nova chave de API e certifique-se de mantê-la em segurança.
Exporte a chave de API como uma variável de ambiente em seu sistema. Substitua <API_KEY> pela sua chave de API real.
```
export OPENAI_API_KEY="<API_KEY>"
```

Diagrama da solução

Obs.: Gerado por Generative AI, à partir do código

Uso

Clone este repositório para sua máquina local usando o seguinte comando:

git clone https://github.com/sergiogama/generative-ai-chat-openai-langchain.git

Navegue para o diretório do repositório:

cd generative-ai-chat-openai-langchain

Abra o script Python script_name.py em um editor de texto ou um Ambiente de Desenvolvimento Integrado (IDE).
Dependendo de suas necessidades, ajuste o valor da variável pdf:
- Se pdf estiver definido como 1:
  - O script extrairá dados do arquivo PDF especificado por pdf_file e os salvará em um arquivo de texto local chamado data_from_pdf.txt.
  - Certifique-se de que a variável pdf_file esteja configurada com o caminho correto do arquivo PDF que você deseja extrair dados.
- Se pdf estiver definido como 0:
  - O script carregará dados de um arquivo de texto existente chamado data.txt.
  - Certifique-se de que o arquivo data.txt contenha os dados que você deseja consultar.
Execute o script usando o seguinte comando:

python script_name.py

Você será solicitado a inserir uma pergunta. Digite sua pergunta e pressione Enter para obter as respostas relevantes com base nos dados extraídos.
Para sair do loop e interromper o script, pressione Ctrl + C.

Código Fonte

O código-fonte deste projeto está disponível no GitHub. Você pode clonar o repositório usando o seguinte link:

Generative AI Chat - OpenAI Langchain

Sinta-se à vontade para explorar o código-fonte, contribuir para o projeto ou usá-lo como referência para suas próprias tarefas de extração e consulta de dados.

Notas Adicionais

O script utiliza a biblioteca pdfplumber para extrair texto de um arquivo PDF. Se você encontrar algum problema com a extração de PDFs, verifique se possui a versão mais recente do pdfplumber instalada.
A biblioteca langchain é usada para criar um índice e realizar consultas nos dados. Certifique-se de ter instalado as bibliotecas necessárias usando pip.
Antes de executar o script, verifique se você configurou sua chave de API da OpenAI como uma variável de ambiente.
Sinta-se à vontade para modificar o código conforme necessário ou integrá-lo em seus projetos para a extração e consulta de dados.

Exemplos de Consultas

O script permite que você faça perguntas interativas com base nos dados e obtenha respostas. Aqui estão alguns exemplos de consultas que você pode experimentar:

"O que seria o IVA?" (Pergunta relacionada aos dados da reforma tributária)
"Quais produtos tem, e qual é o mais barato?" (Pergunta relacionada aos dados de produtos armazenados em data.txt)
"Quanto custa o sapato, e quantos tem em estoque?" (Pergunta relacionada aos dados de produtos armazenados em data.txt)

Sinta-se à vontade para experimentar diferentes consultas e explorar as capacidades do script.

É isso! Agora você tem um poderoso script Python para extrair dados de PDFs, usar o modelo GPT-3.5 da OpenAI para conversações gerativas e realizar consultas interativas. Feliz codificação!

Obs: Criado pelo ChatGPT baseado no código

sergiogama / generative-ai-chat-openai-langchain