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Chatbot de Websites com Llama 3 🤖

Open in Streamlit Open in Spaces

Este projeto implementa um sistema de Retrieval-Augmented Generation (RAG) conversacional para entrevistar o conteúdo de URLs, utilizando Streamlit, LangChain e modelos de linguagem de grande escala. Agradeço às aulas de Krish C Naik

Funcionalidades

  • Processamento e análise do conteúdo de websites específicos
  • Geração de respostas usando o modelo llama-3.2-90b-text-preview da Meta
  • Embeddings de texto usando o modelo all-MiniLM-L6-v2 do Hugging Face
  • Interface de chat interativa para perguntas e respostas
  • Suporte para múltiplos idiomas (com foco em Português do Brasil)

Como usar

  1. Acesse o aplicativo através do Streamlit ou Hugging Face Spaces (links acima).
  2. Insira suas chaves de API para Groq e Hugging Face.
  3. Digite a URL do website que deseja analisar.
  4. Faça perguntas sobre o conteúdo do website no chat.
  5. O chatbot responderá com informações baseadas no conteúdo processado.

Requisitos

  • Chave de API Groq
  • Token de API Hugging Face (com permissões de escrita)

Tecnologias utilizadas

  • Python
  • Streamlit
  • LangChain
  • Groq (Llama 3.2-90b-text-preview)
  • Hugging Face Embeddings (all-MiniLM-L6-v2)
  • BeautifulSoup
  • FAISS

Configuração local

Para executar este projeto localmente:

  1. Clone o repositório
  2. Instale as dependências:
    pip install -r requirements.txt
  3. Configure as variáveis de ambiente para GROQ_API_KEY e HUGGINGFACEHUB_API_TOKEN
  4. Execute o aplicativo:
    streamlit run app.py

Considerações éticas

  • Evite compartilhar URLs com dados sensíveis, pessoais ou de propriedade intelectual.
  • O conteúdo processado pode ser usado para treinar o modelo de IA.
  • Verifique sempre as informações geradas com as fontes originais.

Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Por favor, abra uma issue ou pull request para sugestões de melhorias.

Autor

Desenvolvido por Reinaldo Chaves (reichaves@gmail.com)

Licença

Este projeto está sob a licença MIT.