🏦 BDI - Banco de Dados Intelligence

Este projeto utiliza o GPT4All para interpretar e responder perguntas sobre um banco de dados SQLite. Ele permite que os usuários consultem informações de forma natural, sem precisar escrever SQL manualmente.

---

📌 Como configurar o projeto para rodar localmente em sua máquina

1️⃣ Clonar o repositório

git clone https://github.com/ronierisonmaciel/llm.git
cd llm

---

📌 Instalando o GPT4All

O projeto utiliza o GPT4All para processar as consultas. Siga os passos abaixo para instalar corretamente:

1️⃣ Baixar e instalar o GPT4All

• 🔗 Acesse: https://gpt4all.io/index.html
• 📥 Baixe a versão correspondente ao seu sistema operacional (Windows, macOS ou Linux)
• 🛠 Instale e abra o aplicativo para verificar se está funcionando corretamente

2️⃣ Baixar o modelo LLM

O projeto está configurado para usar o modelo Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO, mas você pode escolher outro compatível.

• 🔗 Acesse: https://gpt4all.io/models
• 📥 Baixe o modelo Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO.Q4_0.gguf
• 🔀 Mova o modelo para a pasta de modelos do GPT4All, normalmente localizada em:
  • Windows: C:\Users\seu_usuario\AppData\Local\nomic.ai\GPT4All
  • macOS: ~/Library/Application Support/nomic.ai/GPT4All/
  • Linux: ~/.local/share/nomic.ai/GPT4All/

Nota: O caminho exato pode variar. Certifique-se de copiar corretamente o modelo para a pasta apropriada.

---

📌 Configuração do projeto

1️⃣ Criar um arquivo .env com suas configurações locais

Crie um arquivo .env baseado no exemplo existente no repositório:

cp .env.example .env

✏️ Edite o .env conforme necessário, definindo:

• O caminho do banco de dados
• O caminho do modelo GPT4All

Exemplo do .env

# Caminho do banco de dados (altere conforme necessário)
DB_PATH=meu_banco_local.db

# Caminho do modelo GPT4All (altere conforme necessário)
MODEL_PATH=/Users/seu_usuario/Library/Application Support/nomic.ai/GPT4All/Nous-Hermes-2-Mistral-7B-DPO.Q4_0.gguf

No Windows:

notepad .env

No Linux/macOS:

nano .env

---

📌 Instalando as dependências

O projeto requer Python 3.8 ou superior e as bibliotecas do GPT4All e Streamlit.

1️⃣ Criar e ativar um ambiente virtual (opcional, mas recomendado)

Windows (PowerShell)

python -m venv venv
venv\Scripts\Activate

macOS/Linux

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

2️⃣ Instalar as dependências

pip install -r requirements.txt

---

📌 Executando o projeto

Após configurar o .env e instalar as dependências, execute:

streamlit run app.py

A aplicação abrirá no seu navegador com a interface do BDI - Banco de Dados Intelligence.

---

📌 Como funciona?

1. O usuário faz perguntas sobre o banco de dados, como:

   Qual foi o último valor do IPCA em Recife?
   

2. O modelo consulta o banco de dados e responde de forma clara e objetiva.
3. As respostas são armazenadas em cache para melhorar a performance.

---

📌 Segurança e Privacidade

✅ O banco de dados local e o .env NÃO são versionados, garantindo segurança.
✅ Se você precisar de um banco de exemplo, pode disponibilizar um .db no repositório.

---

📌 Contribuições

Sinta-se à vontade para contribuir! Para sugestões, abra uma issue ou envie um pull request.

Se precisar de suporte, entre em contato! 🚀