Chatbot - Python

Este é um chatbot RAG focado no campeão Gragas do League of Legends. O projeto utiliza Python, o banco de dados vetorial ChromaDB e a API oficial do Google Gemini como modelo de linguagem para responder perguntas com base estritamente em um guia em PDF local

Funcionamento

1. Leitura do PDF: O script lê um arquivo PDF (GuiaGragas.pdf)
2. Chunking (Divisão): O texto é quebrado em pedaços menores para otimizar a busca de contexto
3. Embeddings: Os pedaços de texto são transformados em vetores matemáticos
4. Banco Vetorial: Esses vetores são armazenados localmente na pasta db através do ChromaDB
5. Consulta ao Gemini: Quando você faz uma pergunta, o sistema busca os 3 trechos mais relevantes do PDF e os envia ao Gemini 2.5 Flash para gerar uma resposta precisa e contextualizada

Tecnologias e Bibliotecas Utilizadas

O projeto foi construído utilizando o ecossistema moderno do LangChain e o SDK oficial da Google:

1. os (Nativo do Python)
2. google-genai (SDK Oficial da Google para o Gemini)
3. python-dotenv (Gerenciamento seguro de credenciais)
4. langchain-community (Integrações com loaders e vectorstores)
5. langchain-text-splitters (Divisor de texto inteligente)
6. langchain-chroma / chromadb (Banco de dados vetorial local)
7. sentence-transformers (Para os embeddings do HuggingFace)
8. pypdf (Leitor de arquivos PDF)

Como Rodar

Siga o passo a passo abaixo para configurar e executar o projeto na sua máquina:

1. Clonar o Repositório git clone https://github.com/VitorPazda/chatbot.git

2. Instalar as Bibliotecas pip install google-genai python-dotenv langchain langchain-community langchain-chroma chromadb sentence-transformers pypdf

3. Criar o Arquivo .env na raiz do projeto

4. Adicionar a sua chave Gemini Api Key GEMINI_API_KEY=SuaChaveGeradaNoAIStudioAqui

5. Executar

-- Link do vídeo do Youtube: https://www.youtube.com/watch?v=zWtbpXoQbJ0&feature=youtu.be