Vamos criar um aplicativo RAG "Converse com seu código" usando o Qwen3-Coder:

Antes de começarmos, dê uma olhada no que estamos prestes a criar! Pilha de tecnologia: - @Llama_Index para orquestração - @Milvusio para auto-hospedar um vectorDB - @CleanlabAI códice para validar a resposta - @OpenRouterAI acessar o @Alibaba_Qwen 3 Coder. Vamos! 🚀

O diagrama de arquitetura apresentado abaixo ilustra alguns dos principais componentes e como eles interagem uns com os outros! Será seguido por descrições detalhadas e código para cada componente:

1️⃣ & 2️⃣ : Carregando a base de conhecimento Uma base de conhecimento é uma coleção de informações relevantes e atualizadas que servem como base para o RAG. No nosso caso, é um repositório GitHub! Veja como dividimos e analisamos nossa base de código usando o analisador de código hierárquico do @Llama_Index:

3️⃣ O modelo de incorporação A incorporação é uma representação significativa do texto na forma de números. O modelo de incorporação é responsável por criar incorporações para as partes do documento e consultas do usuário. Veja como carregamos nosso modelo de incorporação:

4️⃣ Indexação e armazenamento As incorporações criadas pelo modelo de incorporação são armazenadas em um repositório de vetores que oferece recuperação rápida e pesquisa de similaridade, criando um índice sobre nossos dados. Usaremos um banco de dados vetorial @Milvusio auto-hospedado:

5️⃣ Criando um modelo de prompt Um modelo de prompt personalizado é usado para refinar a resposta do LLM e incluir o contexto também:

6️⃣ Configurando um mecanismo de consulta O mecanismo de consulta usa a string de consulta para usá-la para buscar o contexto relevante e os combina usando o modelo de prompt antes de enviá-lo ao LLM que gera a resposta final! O LLM usado aqui é o mais recente Qwen3-Coder!

7️⃣ A interface do bate-papo Criamos uma interface do usuário usando o Streamlit para fornecer uma interface de bate-papo para nosso aplicativo RAG. O código para isso e tudo o que discutimos até agora é compartilhado no próximo tweet! Confira isso👇

Bônus! Usaremos o códice de IA do @CleanlabAI, uma maneira inteligente de validar e melhorar suas respostas. Usamos o mesmo para obter a pontuação de confiabilidade. Integra-se perfeitamente a qualquer aplicativo de bate-papo agencial ou de IA que você esteja desenvolvendo. Confira isso👇

Você pode encontrar todo o código neste repositório do GitHub: (não se esqueça de estrelar 🌟)

Por fim, vou deixar você com o diagrama de arquitetura do aplicativo que criamos. Espero que tenham gostado deste tutorial. Fique ligado para mais! 🥂

Se você achou perspicaz, compartilhe novamente com sua rede. Encontre-me → @akshay_pachaar ✔️ Para obter mais insights e tutoriais sobre LLMs, agentes de IA e aprendizado de máquina!