🤖 Oráculo

O Oráculo é um assistente inteligente baseado em RAG (Retrieval-Augmented Generation) desenvolvido com Python e Streamlit. Ele permite que você converse e tire dúvidas com base no conteúdo de diversos tipos de documentos e fontes da internet, utilizando modelos de linguagem de ponta (LLMs).

✨ Funcionalidades

• Múltiplas Fontes de Dados: Carregue conteúdo de diferentes origens para alimentar o conhecimento do assistente:
  • Sites: Extração inteligente de conteúdo web (com rotação de User-Agent e retry).
  • YouTube: Transcrição automática de vídeos (suporte a Português).
  • Arquivos: Suporte para PDF, CSV e TXT.
• Múltiplos Provedores de IA:
  • Groq: Llama 3.1, Mixtral, Gemma 2.
  • OpenAI: GPT-4o, GPT-4o-mini, o1-preview/mini.
• Memória de Conversação: O assistente lembra do contexto da conversa atual.
• Interface Amigável: Construída com Streamlit, fácil de configurar e usar.

🚀 Como Começar

Pré-requisitos

• Python 3.10 ou superior
• Pip (gerenciador de pacotes)

Instalação

1. Clone o repositório:

   git clone https://github.com/lipelou/oraculo.git

2. Crie e ative um ambiente virtual (recomendado):

   python -m venv venv
   # Linux/Mac
   source venv/bin/activate
   # Windows
   .\venv\Scripts\activate

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt

Executando a Aplicação

Para iniciar o Oráculo, execute o seguinte comando no terminal:

streamlit run app.py

A aplicação será aberta automaticamente no seu navegador padrão (geralmente em http://localhost:8501).

🛠️ Configuração e Uso

1. Menu Lateral:

   • Upload de Arquivos: Escolha o tipo de fonte (Site, YouTube, PDF, etc.) e forneça a URL ou faça o upload do arquivo.
   • Seleção de Modelos: Escolha entre Groq ou OpenAI, selecione o modelo desejado e insira sua API Key.
     • Nota: As chaves não são salvas permanentemente por segurança.

2. Inicializar:

   • Clique no botão "Inicializar Oráculo" para processar o documento e configurar o assistente.

3. Conversar:

   • Use o campo de chat para fazer perguntas sobre o conteúdo carregado. O Oráculo usará as informações do documento para responder.

📦 Estrutura do Projeto

• app.py: Arquivo principal da aplicação Streamlit (Interface e Lógica de Chat).
• loaders.py: Módulo responsável pelo carregamento e processamento de diferentes tipos de documentos.
• requirements.txt: Lista de dependências do projeto.

🛠️ Tecnologias Utilizadas

• Streamlit - Interface Web
• LangChain - Framework de LLM e RAG
• Groq - Inferência de alta velocidade
• OpenAI - Modelos GPT

📝 Licença

Este projeto está sob a licença MIT. Sinta-se à vontade para usar e modificar.