lgcosta
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- Stack: GPT4All + Llama 3.2 3B, LangChain, Qdrant, FastAPI, Docker - 11 tarefas implementadas com 100% de conclusão - Funcionalidades: chat com IA, upload PDF, bot Telegram, agendamento - 6 livros PDF indexados (A Gênese, Livro dos Espíritos, etc.) - Documentação rica: README, BUILD, task reports, design specs - Deploy com Docker Compose - Production ready Tech stack: - AI: GPT4All 2.4.6, Llama 3.2 3B q4_0 - Backend: FastAPI 0.115.0, Celery 5.4.0, Redis 5.2.0 - RAG: LangChain 0.3.7, Qdrant 1.11.1 - Frontend: HTML5/CSS3/Vanilla JS - Deploy: Docker Compose Acceptance Criteria: ✅ CPU-only, <8GB RAM, ~5GB storage ✅ Suporta upload de PDFs ✅ Interface web rica e responsiva ✅ Bot Telegram funcional ✅ Agendamento de mensagens ✅ Código limpo e documentado ✅ Deploy via Docker Status: PRODUCTION READY Version: 1.0.0 Date: 2026-11-01
Sistema RAG Espiritismo
Sistema de consulta assistida por IA para livros de espiritismo em PDF.
Stack
- GPT4All + Llama 3.2 3B (CPU-only)
- LangChain para RAG
- Qdrant para vectores
- FastAPI + HTML/CSS/JS
Quick Start
- Clone o repositório
- Configure o .env
- Baixe o modelo Llama 3.2 3B quantized
docker-compose up --build
Comandos
docker-compose up: Start all servicesdocker-compose run --rm web python backend/scripts/index_books.py: Indexar livros