miniOmniLlama: Assistente AI com Cadeia de Raciocínio Aprimorada

O miniOmniLlama é um projeto que implementa um assistente de IA avançado, utilizando cadeias de raciocínio sofisticadas para melhorar a precisão e a profundidade das respostas. O sistema emprega uma abordagem única de prompting iterativo para gerar uma sequência lógica de passos antes de fornecer uma resposta final.

Características Principais

• Interface gráfica interativa usando Gradio
• Geração de cadeias de raciocínio usando modelos de linguagem avançados
• Armazenamento e recuperação de cadeias de raciocínio aprovadas
• Visualização dos passos de raciocínio e da resposta final em formato Markdown
• Processo iterativo de refinamento da cadeia de pensamento

Como Funciona o Aperfeiçoamento da Cadeia de Pensamento

O miniOmniLlama utiliza um processo sofisticado para gerar e refinar cadeias de raciocínio:

1. Inicialização: O sistema começa gerando uma cadeia de raciocínio inicial com base na pergunta e em cadeias aprovadas anteriormente.

2. Avaliação de Relevância: As cadeias aprovadas são avaliadas quanto à sua relevância para a pergunta atual, garantindo que apenas informações pertinentes sejam consideradas.

3. Processo Iterativo: O sistema então entra em um loop de refinamento:

   • Avalia se é necessário um próximo passo ou se já temos uma resposta final.
   • Se um próximo passo for necessário, ele é selecionado de uma lista predefinida de passos lógicos.
   • O passo selecionado é executado, gerando uma análise detalhada.
   • Este processo se repete até que uma resposta final seja alcançada ou um número máximo de iterações seja atingido.

4. Síntese da Resposta: Após completar as iterações, o sistema sintetiza uma resposta final com base em todos os passos de raciocínio gerados.

5. Aprovação e Armazenamento: O usuário tem a opção de aprovar a cadeia de raciocínio gerada, que é então armazenada para uso futuro, melhorando continuamente o desempenho do sistema.

Requisitos

• Python 3.8+
• Dependências listadas em requirements.txt
• Ollama instalado no sistema
• Modelo llama3.2 disponível no Ollama

Instalação

1. Clone este repositório:

   git clone https://github.com/seu-usuario/miniOmniLlama.git
   cd miniOmniLlama
   

2. Crie um ambiente virtual (opcional, mas recomendado):

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

3. Instale as dependências:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Instale o Ollama seguindo as instruções em https://ollama.ai/

5. Baixe e execute o modelo llama3.2 no Ollama:

   ollama run llama3.2
   

Uso

1. Certifique-se de que o modelo llama3.2 está rodando no Ollama:

   ollama run llama3.2
   

2. Execute o script principal:

   python interface.py
   

3. Abra o navegador e acesse o endereço local fornecido (geralmente http://127.0.0.1:7860).

4. Digite uma pergunta na caixa de texto e clique em "Enviar".

5. Observe os passos de raciocínio gerados e a resposta final.

6. Se desejar, aprove a cadeia de raciocínio para uso futuro clicando em "Aprovar cadeia de raciocínio".

Estrutura do Projeto

• interface.py: Contém a interface gráfica do usuário usando Gradio.
• core.py: Implementa a lógica principal do assistente de IA, incluindo o processo de refinamento da cadeia de pensamento.
• passos_padrao.txt: Lista de passos padrão para o processo de raciocínio.

Contribuindo

Contribuições são bem-vindas! Por favor, sinta-se à vontade para submeter pull requests ou abrir issues para discutir melhorias ou relatar problemas.

Licença

Este projeto está licenciado sob a licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.