Apresentação do sistema "Easy RAG" (nm73) usando Gemini API e file…
INEMA
pensado em seguranca
uma segunda opcao
Sistema de Perguntas e Respostas sobre Documentos com IA e Pesquisa de Arquivos do Google (Easy RAG)⌗
Este é possivelmente o sistema RAG mais simples para criar agentes de Inteligência Artificial. Ele funciona em apenas três etapas:
1. Criar um repositório de arquivos⌗
Crie um repositório onde os documentos serão armazenados e anote o nome desse repositório — ele será usado pelo seu agente RAG.
2. Fazer upload dos documentos⌗
Envie arquivos em PDF para o repositório criado. Cada PDF enviado passa a fazer parte da base utilizada pelo sistema RAG para responder perguntas.
3. Consultar o sistema RAG⌗
Com os documentos carregados, você pode enviar perguntas ao sistema, que utilizará o recurso de file search do Gemini para localizar trechos relevantes e gerar respostas com base neles.
Pré-requisitos⌗
Para utilizar este sistema, é necessário possuir uma chave da API do Gemini.
Como obter sua chave⌗
Acesse: 🔗 https://aistudio.google.com/api-keys
Configuração da API⌗
(a) Definir a chave de API nas Credenciais do Modelo de Chat⌗
Você deve configurar sua chave do Gemini como credencial para que o modelo possa realizar chamadas à API.
(b) Criar uma nova credencial⌗
- Tipo de credencial: Genérica
- Método: Autenticação de consulta
- Campo “nome”:
chave - Campo “valor”:
<sua chave de API>
Fluxo de trabalho⌗
O fluxo completo de download e reutilização de arquivos está em anexo no material original.
Referência oficial⌗
Mais detalhes podem ser encontrados no artigo: 🔗 https://blog.google/technology/developers/file-search-gemini-api/
nm73 - Pesquisa com Gemini API - RAG
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