# PharmaQuery

> Visão Geral PharmaQuery é um avançado Sistema de Recuperação de Insights Farmacêuticos projetado para ajudar os utilizadores a obter insights significativos a partir de artigos de pesquisa e documentos na área farmacêutica.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/rag-chain
- Categoria: RAG e Conhecimento
- Dificuldade: Médio
- Modelos: Gemini
- 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

# PharmaQuery

## Visão Geral
PharmaQuery é um Sistema Avançado de Recuperação de Insights Farmacêuticos projetado para ajudar os utilizadores a obter insights significativos a partir de artigos de pesquisa e documentos na área farmacêutica.

## Demonstração
https://github.com/user-attachments/assets/c12ee305-86fe-4f71-9219-57c7f438f291

## Funcionalidades
- **Consulta em Linguagem Natural**: Faz perguntas complexas sobre a indústria farmacêutica e obtém respostas concisas e precisas.
- **Base de Dados Personalizada**: Carrega os teus próprios documentos de pesquisa para melhorar a base de conhecimento do sistema de recuperação.
- **Pesquisa por Similaridade**: Recupera os documentos mais relevantes para a tua consulta utilizando embeddings de IA.
- **Interface Streamlit**: Interface amigável para consultas e uploads de documentos.

## Tecnologias Utilizadas
- **Linguagem de Programação**: [Python 3.10+](https://www.python.org/downloads/release/python-31011/)
- **Framework**: [LangChain](https://www.langchain.com/)
- **Base de Dados**: [ChromaDB](https://www.trychroma.com/)
- **Modelos**:
  - Embeddings: [Google Gemini API (embedding-001)](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/embeddings)
  - Chat: [Google Gemini API (gemini-1.5-pro)](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini#gemini-1.5-pro)
- **Processamento de PDF**: [PyPDFLoader](https://python.langchain.com/docs/integrations/document_loaders/pypdfloader/)
- **Divisor de Documentos**: [SentenceTransformersTokenTextSplitter](https://python.langchain.com/api_reference/text_splitters/sentence_transformers/langchain_text_splitters.sentence_transformers.SentenceTransformersTokenTextSplitter.html)

## Requisitos
1. **Instalar Dependências**:

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

```markdown
2. **Executa a Aplicação**:
```

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

```markdown
3. **Usa a Aplicação**:
   - Cola a tua Google API Key na barra lateral.
   - Introduz a tua consulta na interface principal.
   - Opcionalmente, carrega artigos de pesquisa na barra lateral para melhorar a base de dados.

## :mailbox: Conecta-te Comigo
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</p>
```

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