# Memória Multi-LLM

> 🧠 Aplicação Multi-LLM com Memória Partilhada. Esta aplicação Streamlit demonstra um sistema multi-LLM com uma camada de memória partilhada, permitindo que os utilizadores interajam com diferentes modelos de linguagem enquanto mantêm o histórico e contexto da conversa entre sessões.

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

## Tutorial completo

## 🧠 Aplicação Multi-LLM com Memória Partilhada
Esta aplicação Streamlit demonstra um sistema multi-LLM com uma camada de memória partilhada, permitindo que os utilizadores interajam com diferentes modelos de linguagem enquanto mantêm o histórico de conversação e o contexto entre sessões.

### Funcionalidades

- Suporte para múltiplos LLMs:
    - GPT-4o da OpenAI
    - Claude 3.5 Sonnet da Anthropic

- Memória persistente utilizando o armazenamento de vetores Qdrant
- Histórico de conversação específico do utilizador
- Recuperação de memória para respostas contextuais
- Interface amigável com seleção de LLM

### 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/multi_llm_memory
```

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

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

```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 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 multi_llm_memory.py
```

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