Chatbot com Documentos Locais

Este é um chatbot construído com Streamlit que permite fazer perguntas sobre documentos locais usando LangChain, FAISS e Groq.

Requisitos

• Python 3.8+
• Ollama instalado e rodando localmente
• Chave API da Groq

Instalação

1. Clone o repositório:

git clone https://github.com/lacerdafh/Terapia-intensiva.git
cd seu-repositorio

2. Crie um ambiente virtual e ative-o:

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # No Windows: venv\Scripts\activate

3. Instale as dependências:

pip install -r requirements.txt

4. Configure o arquivo .env:

GROQ_API_KEY=sua_chave_api_aqui
DOCUMENTS_FOLDER=./data
FAISS_INDEX_PATH=./vector_store

Uso

1. Coloque seus documentos (PDF ou TXT) na pasta data/

2. Execute a aplicação:

streamlit run app.py

3. Acesse http://localhost:8501 no seu navegador

Estrutura do Projeto

projeto/
├── .env                  # Variáveis de ambiente (não versionado)
├── .gitignore           # Arquivos ignorados pelo Git
├── README.md            # Este arquivo
├── app.py               # Código principal
├── requirements.txt     # Dependências
├── data/                # Pasta para documentos (não versionada)
└── vector_store/        # Pasta para índice FAISS (não versionada)

Funcionalidades

• Processamento de documentos PDF e TXT
• Indexação vetorial com FAISS
• Interface amigável com Streamlit
• Busca semântica em documentos
• Respostas geradas via API da Groq

Contribuindo

1. Faça um Fork do projeto
2. Crie uma branch para sua feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit suas mudanças (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. Push para a branch (git push origin feature/AmazingFeature)
5. Abra um Pull Request