Generating Books with LLMs

Livro gerado pelo LLM sobre a filosofia da IA

Introdução

Este repositório explora a aplicação de Large Language Models (LLMs) para gerar livros filosóficos, utilizando modelos avançados de IA, como GPT-4 (gpt-4-0125-preview), GPT-3 da OpenAI (gpt-3.5-turbo-16k), e Gemma do Google (gemma:7b). Os títulos dos livros gerados são os seguintes:

• GPT-4: Mente, Máquina e Moralidade: Navegando nas Fronteiras Filosóficas da Inteligência Artificial (PDF)

• GPT-3: O Nexo Ético: Explorando as Fronteiras Filosóficas da IA ​​(PDF)

• Gemma-7b: O Legado de Turing: Intersecções Filosóficas com Inteligência Artificial (PDF)

Além disso, tentei utilizar o modelo Antrópico Claude 3 Opus . No entanto, apesar das múltiplas tentativas e experiências com seu serviço, incluindo erros de servidor e alcance de limites de token por dia, a obtenção de um livro do modelo Antrópico não teve sucesso. Apesar destes desafios, este repositório apresenta as capacidades e conhecimentos obtidos através da utilização de vários LLMs na exploração filosófica.

Modelos usados

• GPT-3 da OpenAI: Acessível por meio da API OpenAI.

• GPT-4 da OpenAI: acessado por meio da API OpenAI.

• Google Gemma: Acessado via OLLAMA (https://ollama.com/). Para acessar o modelo Gemma, execute o seguinte comando em seu terminal:

  ollama pull gemma:2b

Descrição dos arquivos Python

• app.py: O arquivo principal que orquestra toda a aplicação e gera o livro.
• utils.py: Contém funções para instanciar os modelos LLM.
• Structure.py: gera um título, estrutura e lista de capítulos com base no assunto, gênero, estilo e perfil fornecidos do livro.
• ideas.py: Gera uma lista de ideias a serem discutidas em cada capítulo com base no título gerado, estrutura, lista de capítulos, assunto, gênero, estilo e perfil do livro gerado.
• Writing.py: escreve cada capítulo com base no assunto, perfil, gênero, estilo, listas de capítulos e ideias. Escreve sequencialmente sobre ideias geradas, argumentos de apoio e fatos históricos.
• Publishing.py: Utiliza a biblioteca Python docx para gerar o arquivo “.docx” do livro.

Arquivos incluídos

• .env: Contém informações sobre chaves de API.

• requisitos.txt: lista as bibliotecas necessárias a serem instaladas. Para instalá-los, execute:

  pip install -r requirements.txt

Recursos Adicionais

Para obter mais detalhes sobre Langchain, geração aumentada de recuperação (RAG) e geração de texto de IA, considere inscrever-se neste curso da Udemy: Introdução ao Langchain.