Algoritmo de busca: Find my Pasta

Repositório para disciplina Projetos em Ciência de Dados, na qual o objetivo é desenvolver um sistema de busca eficiente que permita aos usuários pesquisar receitas por meio de diversos atributos associados, tais como nome, descrição, ingredientes, instruções, categorias (tags), avaliações e informações nutricionais. A search engine foi desenvolvida utilizando uma base de dados de receitas organizada, a fim de simular arquivos realistas e possibilitar o desenvolvimento do sistema.

Principais arquivos:

• app.py: Contem o codigo necessário para levantar uma interface web com backend flask para o buscador;
• Ollama_connection.py: Lib com a classe utilizada para acessar a API do Ollama e fazer queries dinamicamente para um LLM;
• fill_in_missing_reviews.py: Codigo para preencher com um LLM as notas faltantes para os pares de query-resposta dados pelos modelos de busca;
• models_comparison.ipynb: Notebook de relatório para comparar o desempenho de diferentes modelos de busca. Clique aqui para acessar os gráficos.
• models_comparison_2.ipynb: O mesmo notebook de relatório, mas para comparar o desempenho de outros modelos, testados com um subset do dado. Clique aqui para acessar os gráficos.

Como é feita a avaliação dos modelos de busca

Como é feita a avaliação automática das respostas dos modelos de busca

Grupo

• Gustavo Ramalho
• Gustavo Sanches Costa
• Lucas Bryan Treuke
• Rodrigo Gomes Hutz Pintucci
• Vanessa Berwanger Wille