Olá, minha dúvida é a seguinte... gostaria de saber quais possibilidades eu tenho em relação a usar documentos... eles poderiam ser por exemplo uma consulta ao banco de dados ao invés de um PDF?
Olá, minha dúvida é a seguinte... gostaria de saber quais possibilidades eu tenho em relação a usar documentos... eles poderiam ser por exemplo uma consulta ao banco de dados ao invés de um PDF?
Olá Samuel! Tudo bem?
Sim, ao trabalhar com a LangChain para criar chatbots inteligentes, você tem a flexibilidade de usar diferentes fontes de dados para os seus documentos. Não está limitado apenas a PDFs. Você pode, por exemplo, realizar consultas a um banco de dados e usar os resultados como documentos para o seu modelo de embeddings.
Para fazer isso, você precisaria extrair os dados do banco de dados e transformá-los em um formato que o LangChain possa processar, como texto simples. Isso pode ser feito usando linguagens de programação como Python, que oferece bibliotecas para se conectar a diversos tipos de bancos de dados (como SQLAlchemy para SQL, ou PyMongo para MongoDB).
Trouxe um exemplo simples de como você poderia extrair dados de um banco de dados SQL e usá-los como documentos:
import sqlite3
# Conectar ao banco de dados
conn = sqlite3.connect('meu_banco_de_dados.db')
cursor = conn.cursor()
# Executar uma consulta
cursor.execute("SELECT conteudo FROM documentos")
resultados = cursor.fetchall()
# Transformar os resultados em uma lista de textos
documentos = [resultado[0] for resultado in resultados]
# Agora você pode usar a lista 'documentos' para criar embeddings
Depois de ter seus documentos em formato de texto, você pode prosseguir com o processo de criação de embeddings e análise de similaridade, assim como faria com documentos em PDF.
Espero ter ajudado. Conte sempre com nosso apoio!
Abraços e bons estudos!