Skip to content

pedroreis2468/IIA

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

7 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

🏎️ AI Assistant for Formula Student Rules using RAG and Local LLMs.

Grade AI Model Python Flask

Introdução à Inteligência Artificial | Universidade do Minho

O FS Rules AI é um Agente de Conhecimento baseado em RAG (Retrieval-Augmented Generation), desenhado para auxiliar equipas de Formula Student a navegar na complexidade dos regulamentos técnicos e desportivos (FS Rules 2026).

O sistema permite fazer perguntas em linguagem natural e receber respostas fundamentadas, extraídas diretamente do documento oficial, garantindo precisão técnica e rapidez.


🚀 Funcionalidades Principais

  • 🧠 RAG (Retrieval-Augmented Generation): O sistema não "alucina" respostas; consulta o PDF oficial, vetoriza o conteúdo e gera respostas baseadas apenas nas regras reais.
  • 🔒 Privacidade & Offline (Local LLM): Executado 100% localmente via Ollama, sem necessidade de internet ou envio de dados para APIs externas.
  • 💬 Interface Web Interativa: Chatbot desenvolvido em Flask, com histórico de conversa para manter o contexto das perguntas anteriores.
  • 📄 Citações Precisas: O modelo é instruído a justificar as respostas com base nos artigos específicos do regulamento.

🛠️ Stack Tecnológico

Componente Tecnologia Detalhe
Backend Python & Flask Servidor da aplicação e gestão de rotas.
LLM Inference Ollama Execução local de modelos.
Modelo Generativo gemma3:12b-it-qat Modelo quantizado da Google, otimizado para instruções.
Embeddings nomic-embed-text Transformação do texto do PDF em vetores pesquisáveis.
Processamento pdfplumber Extração de texto do regulamento.
Frontend HTML5, CSS3, JS Interface de chat responsiva.

📦 Instalação e Configuração

1. Pré-requisitos

Certifique-se de que tem o Ollama instalado e a correr. No terminal, descarregue os modelos necessários:

ollama pull nomic-embed-text
ollama pull gemma3:12b-it-qat

2. Configurar o Ambiente

# Criar o ambiente com Conda
conda env create -f env.yml
# Ativar o ambiente
conda activate fs-rules-ai

3. Verificar Documentos

Garanta que o ficheiro do regulamento (FS-Rules.pdf) está colocado na pasta: 📂 document/

▶️ Como Executar

  1. Certifique-se de que o ficheiro FS-Rules.pdf está na pasta document/.
  2. Inicie a aplicação:
python app.py
  1. Aceda no browser a: http://127.0.0.1:5000

👥 Autores


📜 Licença

Este trabalho é de cariz estritamente académico. Universidade do Minho, Escola de Engenharia, Departamento de Informática.

About

🏎️ AI Assistant for Formula Student Rules using RAG and Local LLMs.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

 
 
 

Contributors