AjudanTe20 é um assistente que utiliza das capacidades geracionais dos modelos Gemini, juntamente técnicas de RAG ("Retrieval-augmented generation"), para fornecer informações relevantes ao mestre de RPG referentes ao sistema Tormenta 20.
Adicionalmente, o assistente pode ajudar na criação de ganchos e personagens para uma aventura, utilizando do contexto do mundo de Arton presente em sua base de conhecimento.
https://t20-ajudante.streamlit.app/
A partir de diversos dados (documentos) gerados a partir do livro de regras e outras fontes formatadas, é gerada uma base de documentos (vectorstore) armazenados em forma de vetores. Esses vetores são gerados conforme um modelo de embeddings que agrupa documentos similares/sobre um mesmo assunto em proximidade em um espaço vetorial. Quando uma pergunta, ou prompt, é feita, essa mesma informação passa pelo modelo de embedding para gerar um vetor que é buscado contra todos os vetores na base de dados.
Com isso, os documentos pertinentes são selecionados conforme uma função de similaridade. Tais documentos funcionam como um contexto que é adicionado junto a entrada original, alimentando o modelo LLM com as informações necessárias para uma melhor capacidade generativa.
Veja uma lista de exemplos de uso na página Exemplos.
Descrição dos parâmetros de configuração.
Temperatura é um parâmetro que controla o grau de aleatoriedade ou criatividade nas respostas geradas. Funciona ajustando a distribuição de probabilidade das palavras que o modelo pode escolher.
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Temperatura baixa (próxima de 0): O modelo tende a selecionar as palavras mais prováveis, resultando em respostas mais previsíveis, focadas e conservadoras. Isso é útil quando a precisão e a coerência são prioritárias, como em tarefas de tradução ou resumo.
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Temperatura alta (próxima de 1): O modelo tem mais liberdade para escolher palavras menos prováveis, levando a respostas mais diversas, criativas e até mesmo inesperadas. Isso é útil em tarefas que exigem imaginação, como geração de poemas ou roteiros.
Em resumo, a temperatura permite ajustar o equilíbrio entre previsibilidade e criatividade nas respostas do modelo, adaptando-o a diferentes tipos de tarefas e necessidades.
Veja a documentação oficial da Google para mais informações sobre os diferentes modelos.
Para usar a IA Generativa do Vertex AI, você deve ter o pacote Python langchain-google-vertexai instalado e uma das seguintes opções:
- Ter as credenciais configuradas para o seu ambiente (gcloud, identidade de carga de trabalho, etc...)
- Armazenar o caminho para um arquivo JSON da conta de serviço como a variável de ambiente
GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS.
Veja a documentação oficial para mais informações.
langchain
langchain_chroma
langchain_community
langchain-google-genai
streamlit
jq
pysqlite3-binary
- Adicionar mais documentos gerais, como os de ameaças (livro base e/ou guia de ameaças).
- Extrair e formatar todas as tabelas do livro base em texto/markdown.
- Utilizar técnicas mais sofisticadas de recuperação (retrieval) de documentos (por exemplo, aqui)
- Criar documentos próprios que detalhem melhor as regras de criação de personagens e NPCs para uma melhor capacidade generativa.
Todo o conteúdo da pasta data está sob a Open Game License.
@pyanderson pelos dados extraídos do livro.