vitorsantanna2/pybr23-tutorial-llms

pybr23-tutorial-llms

Este repositório contém o código usado no tutorial de como criar chatbots capazes de responder perguntas fora do contexto onde foram treinados, unindo LLms e Embeddings com o framework Langchain.

Preparar o ambiente

1. O recomendado é usar um ambiente virtual, seja pyenv (que vamos adotar neste repositório) ou conda. No caso do pyenv, crie um ambiente virtual com Python 3.10 e ative-o (mais detalhes sobre pyenv aqui).
2. Com o ambiente ativado, instale o jupyter notebook com pip install notebook.
3. Para usar um ambiente virtual dentro de notebooks, crie um kernel novo com o comando python -m ipykernel install --user --name <environment_name> --display-name <kernel_name>.
4. Inicie o jupyter com jupyter notebook, abra o(s) notebook(s) deste tutorial e escolha o kernel recém-criado para rodá-los.