Criando uma Versão Local da Perplexity AI: Como Replicar uma Aplicação Poderosa com Modelos Locais
Um youtuber demonstra como criar uma versão local da Perplexity AI usando modelos de linguagem locais, replicando funcionalidades avançadas em menos de 5 horas de trabalho.
De acordo com o youtuber, é possível criar uma versão local da Perplexity AI, uma das aplicações mais populares do mundo envolvendo modelos de linguagem, recentemente avaliada em até 9 bilhões de dólares. A diferença? Ele utilizou apenas modelos locais rodando diretamente em seu computador. O vídeo ensina passo a passo como construir essa solução, destacando a viabilidade de replicar tecnologias avançadas sem depender de treinamento complexo de redes neurais ou fine-tuning.
O que é a Perplexity AI? Em sua análise, o apresentador explica que a Perplexity AI é um mecanismo de busca que utiliza LLMs (Large Language Models) para sintetizar informações da internet, garantindo respostas baseadas em fontes verificáveis. Essa característica reduz o risco de "alucinações" do modelo, onde ele poderia gerar informações imprecisas. O criador do conteúdo buscou replicar essa funcionalidade, incluindo a capacidade do sistema de planejar consultas, buscar informações e condensar respostas com referências.
Como Funciona a Implementação Local? O projeto desenvolvido pelo youtuber utiliza modelos locais como o Llama de 8 bilhões de parâmetros e o Deepseek R1 de 14 bilhões, rodando em um Macbook Pro M1 Max. Ele destaca que a solução foi construída em menos de 5 horas, usando fluxos de agentes e ferramentas adaptadas para cada etapa do processo. "A chave foi quebrar o problema em pequenas tarefas, atribuindo cada uma a um agente específico", explica o influencer. Essa abordagem reduz erros e melhora a precisão das respostas.
Estrutura do Projeto O código foi organizado em três arquivos principais: 1. graph.py: Contém a lógica de interação entre os agentes. 2. prompts.py: Armazena os prompts utilizados pelos modelos. 3. schemas.py: Define os tipos de dados estruturados para comunicação entre os agentes.
O sistema começa com uma pergunta do usuário, que é analisada por um agente planejador. Esse agente define a estrutura do relatório final e as consultas necessárias para cada seção. Em seguida, outros agentes realizam buscas na internet, resumem os resultados e compilam a resposta final.
Vantagens da Abordagem O apresentador argumenta que essa implementação é mais eficiente do que tentar resolver tudo com um único prompt para um modelo de linguagem. "Ao dividir o problema, reduzimos a chance de erros e alucinações", afirma. Além disso, a solução é adaptável: os modelos locais podem ser substituídos por APIs como OpenAI ou Anthropic, se necessário.
Ferramentas Utilizadas - Ollama: Para rodar modelos locais. - LangGraph: Framework que gerencia a interação entre os agentes. - Tavily: Ferramenta de pesquisa na internet.
Desafios e Considerações O youtuber reconhece que os modelos locais ainda têm limitações em português, performando melhor em inglês. No entanto, ele destaca que o projeto é totalmente adaptável para outros idiomas. Outro ponto é a necessidade de hardware robusto, como placas de vídeo RTX 3050 ou superior, para rodar modelos maiores.
Conclusão Para o criador do conteúdo, o projeto demonstra que é possível replicar aplicações poderosas de inteligência artificial sem investir em infraestrutura complexa. "Isso abre portas para desenvolvedores que querem explorar IA de forma acessível", conclui.
Título do Video
Fonte: Youtube Video