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cdd_chat.py
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from langchain_core.prompts import ChatPromptTemplate
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langchain_community.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter
from dotenv import load_dotenv
import os
load_dotenv()
def get_cdd_info(pdf):
"""vai me devolver uma lista de chunks em str"""
loader = PyPDFLoader(pdf)
pages = loader.load() # devolve um Document, envelopando a string
pages = [page.page_content for page in pages] # tiro a string de dentro do document
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
separators=[
"\n\n",
"\n",
".",
"!",
"?",
";",
" ",
"",
],
chunk_size=1000,
chunk_overlap=200,
length_function=len,
is_separator_regex=False,
)
chunks = text_splitter.split_text("\n".join(pages))
return chunks
# 0. preciso experimentar com o tamanho adequado de chunks: https://huggingface.co/spaces/m-ric/chunk_visualizer
# 1. preciso separar os dados do ruído
# 2. tiraria as referencias
# 3. corrigiria os hifens do textos
# 4. removeria (ou pediria para outro modelo explicar) as tabelas
# 5. sci-fiction (https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3616855.3635752)
import sys; sys.exit(0)
model = ChatOpenAI(openai_api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'), model="gpt-3.5")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "Quero que você atue como um expert em técnicas de design de código."),
("system", "Um exemplo de técnica de design de código é a refatoracao, que promove a reestruturação do código."),
("user", "{user_query}"),
#("system", "Se o usuário perguntar algo que não seja sobre design de código, se limite a responder 'Eu não sei'."),
("system", "As descricoes sobre CDD estao neste link: {cdd_info}"),
("system", "Responda em até 30 palavras."),
])
chain = prompt | model
response = chain.invoke({
"user_query" : "Explique quais os principais benefícios do CDD.",
"cdd_info" : get_cdd_info()
})
print(response.content)