# ChatGPT Local com Memória

> 🧠 Aplicação Streamlit que implementa uma experiência totalmente local semelhante ao ChatGPT utilizando Llama 3.1, com armazenamento de memória personalizada para cada utilizador. Todos os componentes, incluindo o modelo de linguagem, embeddings e armazenamento vetorial, funcionam localmente sem necessidade de chaves de API externas.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/local-chatgpt-with-memory
- Categoria: Apps com Memória
- Dificuldade: Médio
- Modelos: OpenAI, Llama
- Frameworks: Ollama (local)
- Corre local?: Sim (Ollama)
- Chaves necessárias: Nenhuma
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

## Tutorial completo

## 🧠 ChatGPT Local usando Llama 3.1 com Memória Pessoal
Esta aplicação Streamlit implementa uma experiência semelhante ao ChatGPT totalmente local utilizando Llama 3.1, com armazenamento de memória personalizada para cada utilizador. Todos os componentes, incluindo o modelo de linguagem, embeddings e armazenamento vetorial, funcionam localmente sem a necessidade de chaves de API externas.

### Funcionalidades
- Implementação totalmente local sem dependências de API externas
- Alimentado por Llama 3.1 através de Ollama
- Espaço de memória pessoal para cada utilizador
- Geração de embeddings local utilizando Nomic Embed
- Armazenamento vetorial com Qdrant

### 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/local_chatgpt_with_memory
```

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

```bash
npm install
```
```

```bash
cd awesome-llm-apps/rag_tutorials/local_rag_agent
pip install -r requirements.txt
```

# 3. Instala e inicia a base de dados vetorial [Qdrant](https://qdrant.tech/documentation/guides/installation/) localmente

Para instalar e iniciar o Qdrant localmente, segue os passos abaixo:

## Pré-requisitos

Certifica-te de que tens os seguintes pré-requisitos instalados:

- Docker
- Docker Compose

## Passos para instalação

1. **Clona o repositório do Qdrant:**

   ```bash
   git clone https://github.com/qdrant/qdrant.git
   ```

2. **Navega até ao diretório do Qdrant:**

   ```bash
   cd qdrant
   ```

3. **Inicia o Qdrant usando Docker Compose:**

   ```bash
   docker-compose up
   ```

4. **Acede à interface do Qdrant:**

   Abre o teu navegador e vai até a `http://localhost:6333`.

## Verificação da instalação

Para verificar se o Qdrant está a funcionar corretamente, podes enviar uma requisição HTTP para a API:

```bash
curl http://localhost:6333/collections
```

Deves receber uma resposta que indica que a base de dados está a funcionar.

```bash
docker pull qdrant/qdrant
docker run -p 6333:6333 qdrant/qdrant
```

# 4. Instala o [Ollama](https://ollama.com/download) e faz o pull do Llama 3.1

```bash
ollama pull llama3.1
```

# 5. 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, deves ver uma mensagem no terminal com um URL. Abre esse URL no teu navegador para visualizar a aplicação.

```bash
streamlit run local_chatgpt_memory.py
```

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