# Aplicação LLM com Memória Personalizada

> 🧠 Aplicação de chatbot baseada em IA que utiliza o modelo GPT-4o da OpenAI com uma funcionalidade de memória persistente. Permite que os utilizadores tenham conversas com a IA enquanto mantém o contexto ao longo de várias interações.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/llm-app-personalized-memory
- Categoria: Apps com Memória
- Dificuldade: Médio
- Modelos: OpenAI
- Frameworks: -
- Corre local?: Precisa de APIs cloud
- Chaves necessárias: OPENAI_API_KEY
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

## Tutorial completo

## 🧠 Aplicação LLM com Memória
Esta aplicação Streamlit é um chatbot baseado em IA que utiliza o modelo GPT-4o da OpenAI com uma funcionalidade de memória persistente. Permite que os utilizadores tenham conversas com a IA enquanto mantêm o contexto ao longo de múltiplas interações.

### Funcionalidades

- Utiliza o modelo GPT-4o da OpenAI para gerar respostas
- Implementa memória persistente utilizando Mem0 e Qdrant vector store
- Permite que os utilizadores vejam o histórico das suas conversas
- Fornece uma interface amigável com Streamlit

### Como Começar?

1. Clona o repositório do GitHub

```bash
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
cd awesome-llm-apps/llm_apps_with_memory_tutorials/llm_app_personalized_memory
```

```markdown
# 2. Instala as dependências necessárias:

```bash
pip install -r requirements.txt
```
```

```bash
pip install -r requirements.txt
```

```markdown
3. Assegura que o Qdrant está a correr:
A aplicação espera que o Qdrant esteja a correr em localhost:6333. Ajusta a configuração no código se a tua configuração for diferente.
```

```bash
docker pull qdrant/qdrant

docker run -p 6333:6333 -p 6334:6334 \
    -v $(pwd)/qdrant_storage:/qdrant/storage:z \
    qdrant/qdrant
```

# 4. Executa a Aplicação Streamlit

Para executar a aplicação Streamlit, segue os passos abaixo:

1. Abre o terminal.
2. Navega até ao diretório onde se encontra o teu ficheiro `app.py`.
3. Executa o seguinte comando:

   ```bash
   streamlit run app.py
   ```

4. Após alguns momentos, a aplicação abrir-se-á automaticamente no teu navegador padrão. Se não abrir, verifica o terminal para encontrar o URL onde a aplicação está a ser executada, normalmente algo como `http://localhost:8501`. 

Agora já deves conseguir interagir com a tua aplicação Streamlit!

```bash
streamlit run llm_app_memory.py
```

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