# Agente RAG com Cohere ⌘R

> Um sistema Agente RAG construído com o novo modelo Command-r7b-12-2024 da Cohere, Qdrant para armazenamento vetorial, Langchain para RAG e LangGraph para orquestração. Esta aplicação permite aos utilizadores carregar documentos, fazer perguntas sobre eles e obter respostas potenciadas por IA com fallback para pesquisa na web quando necessário.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/rag-agent-cohere
- Categoria: RAG e Conhecimento
- Dificuldade: Médio
- Modelos: -
- Frameworks: LangChain
- Corre local?: Precisa de APIs cloud
- Chaves necessárias: Nenhuma
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português

## Tutorial completo

# Agente RAG com Cohere ⌘R

Um sistema Agente RAG construído com o novo modelo Command-r7b-12-2024 da Cohere, Qdrant para armazenamento de vetores, Langchain para RAG e LangGraph para orquestração. Esta aplicação permite aos utilizadores carregar documentos, fazer perguntas sobre eles e obter respostas potenciadas por IA com fallback para pesquisa na web quando necessário.

## Funcionalidades

- **Processamento de Documentos**
  - Carregamento e processamento de documentos PDF
  - Divisão automática de texto e incorporação
  - Armazenamento de vetores na nuvem Qdrant

- **Consultas Inteligentes**
  - Recuperação de documentos baseada em RAG
  - Pesquisa de similaridade com filtragem por limiar
  - Fallback automático para pesquisa na web quando não são encontrados documentos relevantes
  - Atribuição de fontes para respostas

- **Capacidades Avançadas**
  - Integração de pesquisa na web DuckDuckGo
  - Agente LangGraph para pesquisa na web
  - Geração de respostas ciente do contexto
  - Resumo de respostas longas

- **Funcionalidades Específicas do Modelo**
  - Modelo Command-r7b-12-2024 para Chat e RAG
  - Modelo cohere embed-english-v3.0 para incorporações
  - Função create_react_agent do langgraph
  - Ferramenta DuckDuckGoSearchRun para pesquisa na web

## Pré-requisitos

### 1. Chave de API da Cohere
1. Vai a [Cohere Platform](https://dashboard.cohere.ai/api-keys)
2. Regista-te ou faz login na tua conta
3. Navega até à secção de Chaves de API
4. Cria uma nova chave de API

### 2. Configuração da Nuvem Qdrant
1. Visita [Qdrant Cloud](https://cloud.qdrant.io/)
2. Cria uma conta ou faz login
3. Cria um novo cluster
4. Obtém as tuas credenciais:
   - Chave de API Qdrant: Encontrada na secção de Chaves de API
   - URL Qdrant: A URL do teu cluster (formato: `https://xxx-xxx.aws.cloud.qdrant.io`)

## Como Executar

1. Clona o repositório:

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

```markdown
# 2. Instalar dependências:

Para instalar as dependências necessárias, executa o seguinte comando:

```bash
npm install
```

Isto irá instalar todas as bibliotecas e pacotes necessários definidos no ficheiro `package.json`.
```

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

```bash
streamlit run rag_agent_cohere.py
```

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