Hermes Agent: Obsidian, OpenViking e Hindsight — memória externa na prática

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Autoria: Café com Dados & Gatos · Assistir no YouTube

Vídeo de autoria do canal indicado, não da IANIA; todos os direitos pertencem ao criador. Transcrição, resumo e tradução gerados automaticamente; o conteúdo no idioma original é preservado na versão em idioma original.

Idioma original: português

Vídeo original: Hermes Agent: Obsidian + OpenViking + Hindsight | Memória Externa na Prática · Canal: Café com Dados & Gatos · 33:26 · Assistir no YouTube

Tópicos: Agentes de IA, Ferramentas de desenvolvimento com IA, RAG, busca e recuperação de informação

Resumo

Denise demonstra como conectar um vault do Obsidian a dois provedores de memória usados com o Hermes: OpenViking e Hindsight. Ela importa o material, verifica a indexação e testa a recuperação de informações, explicando diferenças entre busca semântica, recall e reflect. A parte sobre Hindsight também aborda mudanças recentes na integração, reinstalação do plugin, configuração do servidor local e instalação do CLI. Ao final, a apresentadora compara os resultados dos dois sistemas e comenta limitações de configuração e segurança observadas durante os testes.

Pontos-chave

• A demonstração reaproveita dois profiles do Hermes, um configurado para OpenViking e outro para Hindsight.
• O vault do Obsidian é importado para cada sistema, e o processamento pode continuar em segundo plano enquanto o conteúdo é indexado.
• OpenViking organiza o material em uma hierarquia de níveis e permite consultar resultados de busca semântica com pontuações de relevância.
• A busca direta no OpenViking recupera conteúdo relacionado à pergunta, mas não inclui análise da intenção nem contexto de conversa.
• A integração do Hindsight mudou desde a aula anterior e, no momento da gravação, exigia reinstalar o plugin a partir do catálogo e configurar o servidor local e o CLI separadamente.
• Segundo a explicação, o recall combina busca semântica, palavras-chave, relações no grafo e informações temporais; os resultados passam por uma etapa de reclassificação.
• Na importação para Hindsight, o conteúdo é transformado em memórias estruturadas com fatos, entidades e relações, acompanhadas de referências aos documentos de origem.
• A apresentadora relata que Hindsight ficou mais rápido e organizado nos testes dela, embora a instalação tenha sido trabalhosa e dependente de atualizações recentes.
• A apresentadora alerta que, nos testes dela, um profile diferente conseguiu acessar um usuário de servidor que, segundo a documentação, deveria estar separado.

Capítulos

Início	Capítulo	Resumo
00:00	Apresentação e objetivo da aula	Denise apresenta a aula e explica que vai conectar um vault do Obsidian aos provedores OpenViking e Hindsight.
02:06	Início do servidor e importação no OpenViking	A apresentadora inicia o servidor, verifica seu estado e importa o vault do Obsidian para o profile correspondente.
05:13	Indexação e organização do conteúdo	Ela acompanha o processamento em segundo plano e mostra a estrutura hierárquica criada para o material importado.
07:53	Busca semântica no OpenViking	Uma consulta sobre a diferença entre IA e machine learning demonstra os resultados, suas pontuações e níveis de contexto.
10:28	Consulta do material pelo Hermes	Denise conversa com o Hermes e pede respostas limitadas ao conteúdo importado do vault.
13:26	Mudanças na integração do Hindsight	A apresentadora explica que a integração mudou desde a aula anterior e descreve a reinstalação e a validação do plugin.
19:15	Configuração do servidor local e do CLI	Ela demonstra ajustes para executar o serviço local, instalar o CLI e apontar o profile do Hermes para o servidor.
23:30	Importação e recuperação no Hindsight	O vault é importado e a apresentadora explica como recall combina diferentes estratégias de busca e reorganiza os resultados.
27:09	Teste no Hermes e comparação dos sistemas	Denise testa o profile com Hindsight, compara sua experiência com OpenViking e comenta desempenho e dificuldades de instalação.
31:21	Próximos vídeos e encerramento	A apresentadora antecipa temas de vídeos futuros, relata uma limitação de isolamento entre profiles e encerra a aula.

Citações

Em vez de procurar só palavras iguais, ele tenta recuperar o conteúdo mais relacionado à pergunta. — 08:23

O vault foi importado corretamente e o OpenViking está conseguindo recuperar todo o conhecimento dentro dele. — 09:55

O recall recupera e ordena memória. Já o reflect vai além e usa essas memórias para sintetizar uma resposta. — 26:38

Eu achei melhor que o OpenViking. Ele está muito bom, muito organizado, muito funcional e mais leve. — 30:48

Conceitos e entidades

• Hermes Agent (ferramenta): É o agente usado na demonstração para selecionar profiles e consultar provedores de memória.
• Obsidian (ferramenta): É o aplicativo usado para organizar o vault de notas importado nos sistemas de memória.
• OpenViking (ferramenta): É um dos provedores de memória testados, com organização hierárquica e recuperação semântica.
• Hindsight (ferramenta): É o outro sistema de memória testado, que processa conteúdo em memórias estruturadas e oferece operações como recall e reflect.
• recall (conceito): É a operação do Hindsight que recupera e ordena memórias relevantes para uma pergunta.
• Reflect (conceito): É a operação descrita como capaz de sintetizar uma resposta com base nas memórias recuperadas.
• busca semântica (conceito): É uma forma de recuperação que procura conteúdos relacionados pelo significado, em vez de depender apenas de palavras idênticas.
• WSL2 (ferramenta): É o ambiente Linux usado na demonstração para acessar arquivos e executar os comandos de configuração.
• Denise (pessoa): É a apresentadora que conduz a aula e relata os testes com OpenViking e Hindsight.
• Café com Dados & Gatos (empresa): É o canal do YouTube em que a aula foi publicada.

Tradução completa (pt-BR)

00:00 E aí, galerinha da IA, como vocês estão? Espero que todos estejam muito bem. Meu nome é Denise, bem-vindos ao Café com Dados e Gatos. Esta é a aula quatro. Bom, primeiro queria pedir desculpas, né, porque dei uma sumidinha por causa dos estudos. Agora voltei, voltei com material novo para o curso, porque ainda tem bastante coisa legal para a gente fazer ali no Hermes, tá? Antes de começar, só um recadinho rápido. Este vídeo e os anteriores são gravados em português e traduzidos

00:30 automaticamente pelo YouTube para inglês e espanhol. Então, assim, este material aparece em português no vídeo, mas, se procurarem na parte de cursos do YouTube e no GitHub, também tenho o material em português, inglês e espanhol, tá? Nesta aula, vamos trabalhar um pouquinho com Obsidian, OpenViking e Hindsight. A ideia é pegar um vault que já existe e conectar esses conteúdos aos dois provedores de memória que temos. Cada um está em um profile diferente. Eu

01:01 tenho OpenViking no aluno e Hindsight no Lewis. Foi o que fizemos na aula três, tá? Vamos lá. Então, relembrando, criamos dois agentes, né? Dois profiles, desculpa: um aluno, outro luz. Na aula três, e vamos reutilizá-los, vamos reaproveitar. O que acontece? Meu vault está nesta pasta aqui: K Onrive, material estudo, machine learning, tá?

01:34 Quando fazemos a importação, vamos usar o WSL2, que é o Ubuntu. Como montamos? Barra mnt/carro/rive, que é o meu endereço aqui. Aí vocês só substituem pelo endereço de vocês, tá? Bom, vamos começar. Vamos começar pelo OpenViking, tá? O OpenViking, eu tenho

02:06 ele no meu profile Alô. Então, temos aqui o nosso vault no Obsidian. E vou deixar duas janelas abertas aqui. Fica mais fácil para a gente trabalhar. Vou colocar uma mais para cima. Em uma, vou deixar o servidor, e na outra vamos trabalhar. Aqui vamos abrir o servidor do

02:39 OpenViking. Deixa eu fechar esta janela aqui. Diminuir um pouco, porque senão não dá para ver aqui embaixo. O servidor está iniciando. Beleza. Está aqui. Vamos ver na outra janela. Vou trazer mais para cá.

03:10 Status. OK. Saúde OK. Versão 422. Modo de desenvolvimento desligado. Aqui podemos validar. Temos 1 2 700 01 093. Está tudo válido aqui, como está informando. Se tivermos algum problema de

03:41 configuração, este é o caminho para fazer a validação, tá? Vamos ver os modelos que temos aqui. Vou usar este mesmo. Aí, o que temos? Olha só, o ber, e tenho 5.6 terra no Codex. Por isso, a própria empresa do OpenV está recomendando 5.6 terra. Acho que é um dos melhores modelos

04:12 que temos e também um dos mais econômicos hoje em dia. Então, estou usando o que eles recomendam. Bom, agora, o que vamos fazer? Vou dar um clear aqui. Agora entramos propriamente no Hermes. Então, vamos abrir o Hermes e pedir o profile aluno e o status da memória. Vai estar disponível, né? O plugin está instalado. O provider é o OpenVick.

04:43 Agora vamos para a importação. Vamos importar o vault para dentro do OpenVick. Este comando aqui, pessoal, lembrando, é o caminho onde está o meu vault, que expliquei no início do vídeo. Então é MNT. Se o de vocês for C, coloquem C e o caminho certinho, tá? Mas, nesse padrão aqui, o que temos? Então, ele fez a importação com sucesso.

05:13 O nome ali é machine learning. Aí ele criou um root aqui, tá? Fez isto aqui. Vamos colocar uma coisinha aqui. O V. Observer. Deixa eu explicar por que rodei o Kwick para vocês, né? Ele aceitou o vault e começou o processamento, mas está em segundo plano, tá? O imber ainda está gerando vetores do

05:47 conteúdo, enquanto as fidas semânticas vão organizando e resumindo essas informações para uso posterior, tá? É importante observar três coisas. Quantos itens ainda estão pendentes? Então, aqui temos três, cinco em andamento, 75 processados, de um total de 83, tá? Podemos ver este material. Vamos testar de novo aqui o comando

06:18 que agora já executou tudo, então já tem 159 itens processados. Beleza? Então, leva um tempo. Em uma máquina melhor, vai funcionar melhor. A minha é mais lenta, né? Então, demorou um pouquinho mais. Feito isso, demos este kill. E aqui, se quiserem ver novamente o modelo, não vou executar. E aqui vamos ver a árvore que ele criou.

06:50 Olha só: mapas, temas, conceitos, comparações, estudos de caso e ritm. É o que tenho aqui. Mapas, temas. Então, puxou tudo, tá? Aqui temos um overview. Algumas versões dão erro no overview. Vou mostrar o comando para vocês, mas em algumas versões pode dar algum problema. Neste caso, funcionou, né? Este diretório reúne um

07:21 material voltado ao estudo de estruturação. O diretório contém seis entradas diretas para navegação rápida, caso você queira aprender ou fazer algo. Os temas, né? Ali, ó: mapas, temas, conceitos, comparações, estudos e you read me. Funcionou aqui. Vou repetir de novo, se quiserem dar uma olhada. Vamos fazer uma busca direta aqui.

07:53 Olha só, foi muito rápido, né? O que perguntei aqui? Deixa eu mostrar. Qual é a diferença entre IA e machine learning? Vamos ver minha pergunta aqui: qual é a diferença entre IA e machine learning? Ele encontrou 10 resultados, né? Que estão aqui. E aí vai mostrando os scores. Como é que

08:23 isso funciona? Deixa eu explicar para vocês. Fiz uma busca semântica. Deixa eu explicar, porque isso é muito interessante, tá? Como fiz uma busca semântica direta no OpenViking, em vez de procurar apenas palavras iguais, ele tenta recuperar o conteúdo mais relacionado à pergunta. Vocês podem ver os scores, né? O que acontece aqui? Quanto mais próximo de um score, maior a relevância daquele resultado

08:53 em relação à pesquisa que fizemos. Aqui, o primeiro teve 0838, o segundo, 0814, e vai diminuindo. Este é o que tem menos relevância nessa parte toda, tá? Também aparece o nível de contexto. O OpenViking trabalha com hierarquia. Aqui: level zero, level 2, level 1. O level zero corresponde ao resumo mais abstrato, o level 1 ao overview e o level dois ao conteúdo mais

09:24 detalhado do arquivo. Então, aqui conseguimos ver resultados tanto do resumo quanto dos próprios documentos. Ele não trouxe apenas um arquivo: encontrou o tema um, o mapa geral de machine learning, ritm e outros documentos, materiais relacionados. Isso mostra que o vault foi indexado e que a recuperação semântica está OK. Vou deixar só uma informação que acho importante para vocês. Quando fazemos o refind, fazemos uma busca semântica direta, sem

09:55 contexto de conversa e sem análise de intenção. Ele usa os embeddings para localizar os candidatos e, depois, retorna os resultados mais relevantes. Então, aqui já comprovamos duas coisas: o vault foi importado corretamente e o OpenViking está conseguindo recuperar todo o conhecimento dentro dele. Então está funcionando. Não estamos conversando dentro do Hermes, tá? Mas já temos isso funcionando. Vamos pegar aqui no… Vamos fazer o teste direto no

10:28 Vou dar um clear aqui, tá? Aí viemos para cá. Vamos começar um chat com o Hermes nesta janela. Beleza. Aqui estou usando o Minimx dentro do Hermes, tá? Vamos perguntar: utilize somente o material que temos no Open

11:01 Viking, senão ele vai buscar conteúdo de fora, né? OK. Entendi. Vou usar apenas o OpenViking. Verifique o material que temos lá. Qual é o tema central?

11:42 Aí, ó: machine learning. Tem um tema central: design de máquina, machine learning introdutório ou aplicado. O read me menciona algumas perguntas, mas elas não apareceram de verdade porque eu as excluí, né? Porque não tinha motivo para deixá-las lá. Na verdade, criei isso, que são as mesmas perguntas que estão aqui no documento, tá? Aí apaguei depois. Funcionou bem, né? Aí vou pedir assim: responda apenas usando o material

12:18 do Obsidian, né? Ou do vault. Aí vou acessar o OpenViking. A diferença entre machine e learning. Tema 01 e MLDM, DLMD. Inteligência artificial é o campo mais amplo. Reúne técnicas para criar sistemas capazes de executar tarefas associadas à inteligência

12:49 …humana. Machine learning é uma subárea da inteligência artificial. Em vez de depender de regras programadas manualmente, os sistemas aprendem padrões a partir de dados. Há uma frase: todo machine learning é IA, mas nem toda IA é machine learning. A IA pode usar regras, lógica simbólica, busca etc. O material ainda alerta para o erro comum de tratar os dois termos como sinônimos. Entenderam, gente? Então, funcionou. Agora vamos para outra parte.

13:26 Ó, gente, agora chegamos ao Hindsight e aqui, ó, eu tenho… preciso conversar com vocês sobre isso, tá? Tem até uma explicação que vai ficar aqui para vocês, tá? Está na documentação referente à aula três, tá? Mas, assim, antes de continuar para importar o vault para o Hindsight, preciso explicar uma mudança importante que aconteceu no Hermes em relação ao que mostrei na aula três. Quando configurei o Hindsight naquela aula, ele ainda…

13:57 …está funcionando dentro de um fluxo diferente no Hermes. Depois disso, essa integração mudou. No dia 24 de setembro, que até está aqui, ó, o Hindsight deixou de ser tratado como um provider interno do Hermes e passou a ser distribuído pelo plugin catalog. Durante essa transição, surgiu uma limitação conhecida no modo local para instalações gerenciadas pelo package manager do Hermes. O que acontecia comigo? Ele estava sempre reiniciando,…

14:27 …reiniciando, reiniciando, sempre fazendo atualizações, e não funcionava. Aí ficou assim, bem confuso, né? O profile continuava apontando para o Hindsight, o plugin podia aparecer como instalado, mas o modo embutido não funcionava corretamente em alguns ambientes. Aí, no dia 29, que foi ontem, passei o dia inteiro tentando resolver esse negócio, e não funcionava, tá? O catálogo foi atualizado novamente para uma nova versão do Hindsight, já indicando que o módulo local embutido…

14:59 …voltou a funcionar nesse tipo de instalação. Ou seja, essa integração mudou literalmente no meio do período entre a aula três e a quatro, né? Então, provavelmente quem instalou como eu fiz no vídeo da aula três não está com isso funcionando, e a gente vai corrigir, tá? Vou fazer uma configuração que mudou, né? Então, vou deixar o ambiente limpo, reproduzível, e vou fazer o seguinte: primeiro, vou remover o Hindsight do profile Lois.

15:29 Depois vou instalar novamente a versão atual diretamente do catálogo oficial do Hermes e, em seguida, validar se o provider está instalado e disponível. Fiz isso e funcionou, tá? Vou mostrar de novo, vou refazer isso para vocês verem. Depois disso, vou configurar o módulo como vamos usar nesta aula, tá? E há uma diferença muito importante: o plugin do Hindsight dentro do Hermes, o servidor local do Hindsight e o CLI do Hindsight são coisas separadas. O CLI já era separado,…

16:02 …só que a gente não via dessa forma. Agora o CLI está bem presente. Para importar os dados, vou usar uma forma separada, tá? Então, vou reinstalar, validar o plugin e configurar o Hindsight corretamente. Depois, vamos importar a base do vault, tá? Igual fizemos no OpenViking. Dessa forma, a comparação fica bem clara entre os dois, e vocês veem como funciona. A documentação está aqui, tá? A primeira coisa que vou fazer é isto aqui, ó: Hermes -p…

16:33 …menos P Lois. Aí vocês trocam pelo de vocês. A janela do Ubuntu. Pronto, removeu. Agora vamos fazer um teste. Vamos ver se ainda está listado. O Hindsight que eu mandei instalar está aqui. Em outra janela, vou listar. Vamos procurar o Hindsight aqui. Deve estar em ordem alfabética. B… Não, não está. Então, cadê?

17:06 Browser, Drain, Self, Open, Codex, Open, 2A, Telegram… Não está aí. Está limpo. Vamos seguir aqui, gente. Antes que eu me esqueça, eles estão atualizando demais…

17:37 …e às vezes você pode executar um comando, como esse aí de listar os plugins, e ele entrar em atualização. Aconteceu comigo de atualizar, atualizar, atualizar e atualizar. Foram três atualizações seguidas, tá? Aqui vamos instalar o Hindsight. Então, deixem todas as atualizações rodarem, tá? Não tem jeito. Se você interromper, ele vai voltar. Se der um Control+C ali…

18:09 …para parar a atualização, ele vai voltar a atualizar, tá? É porque está clonando. Sim. Olha, a instalação está dentro do profile Lois, tá? Sim.

18:42 Beleza, estamos instalados. Sim, sim. Aqui, vamos ver o status. Bom, ele ainda não detectou o provider. Apesar de termos executado o comando para instalar aqui, ainda não está pronto. Então, vamos vir aqui à documentação, tá? Atualizar aqui. Vamos ter que definir isso. Então apareceu aqui “building only”. Vamos definir agora, tá?

19:15 Eles modificaram isso ontem, ainda está tudo confuso. A gente está tentando resolver isso. Vamos ver se agora funcionou. Já está instalado e disponível. Bom, agora vamos ver se está funcionando. Vou limpar aqui. O que acontece é que ele trava, tá? Estou deixando bem claro que esse negócio está complicado, tá? Ele…

19:46 …trava. Vou dar um Control+C aqui. Vou limpar. O que vamos fazer agora? Como apareceu aquele erro e estava travando, vamos vir para cá. Olha este comando aqui: ele faz algumas atualizações e carrega algumas coisinhas ali. Beleza? Aí vamos fazer isto aqui, ó. Já está no meu. Vou colocar de novo só para vocês verem, tá?

20:16 A gente faz isso aqui porque isto força o uso da CPU. Como minha máquina é mais antiga e não tem GPU, precisamos colocar isso aqui. Vocês podem executar esta parte e vão ver se ficou cadastrado ou não. Só que aparece a chave do modelo LLM, então não vou mostrar, tá? É só executar. Isto aqui é só para ler o que está dentro do arquivo, tá bom?

20:47 Só vai ler. Não tem configuração. Então, é só executar isto aqui para mostrar. Aí já deu, ó: conectado. Está funcionando bonitinho. Este segundo comando às vezes é necessário, às vezes não, tá? Na primeira vez é necessário; na segunda vez, não. Tá bom?

21:18 Está funcionando. Isto aqui é para ver o log, tá? Beleza, está funcionando. Então, agora, o que fazemos? Vamos instalar o CLI, tá? Esta parte instala o CLI aqui. Depois de instalado, gente, o que fazemos? Precisamos fechar a janela, tá? Fechem o Ubuntu e abram de novo. Uma nova janela do terminal. Sim.

21:55 Para recarregar o shell. Eles dizem para fazer isso diretamente aqui. Prefiro fechar a janela e abrir de novo, porque é mais seguro. Vamos confirmar que está funcionando. Isso aí, funcionou. Está na porta 8888. O próximo passo, depois que estiver ativo, é apontar o Hindsight para esse servidor, depois de o teste de saúde passar corretamente. Vamos para a porta 8888.

22:27 Hindsight para o servidor local, na porta 8888. Deixa eu limpar aqui. Pronto. E também dá para fazer assim, tá? Eu fiz assim. Agora vamos ver como está aqui o Lois. Vamos configurar o Hindsight para o usuário, para o Lois.

22:59 Aí está, ó: “set memory provider hindsight”. Vamos ver aqui. Vamos ver se vai ter alguma atualização, porque estão atualizando isso toda hora e está ficando difícil. Beleza. Estou tomando um cafezinho. Ó, instalado e disponível. Olha, o Hindsight está disponível e ativo. E ativado. Onde é que aparece? É…

23:30 …“enabled”, instalado, e aqui, ó, ativo: Hindsight. Ativo. Bom, pronto. Fizemos essa parte, já habilitamos para o Lois, e já está aqui bonitinho, né? O que vamos fazer? Vamos criar um banco aqui. Vamos criar um banco chamado Hermes. É só trocar aqui no final pelo nome que vocês quiserem. Adicionem, bonitinho. Até está explicado aqui, ó: se você não criar, vai dar um erro 404,…

24:01 …tá? Agora vou pedir para ele importar aqui. Enfileirou 40, processou os 40, tá? E está ali. Vamos ver se funcionou. Aí ele fez a busca e o mapa conceitual, já sobre machine learning em visão. Eu perguntei qual é a…

24:33 …diferença entre IA e machine learning. A mesma coisa que fiz lá com o outro. Funcionou bonitinho, né? Então, o que temos aqui? Este vault de machine learning foi criado para testar a recuperação de conhecimento. Obsidian, OpenViking e Hindsight foram criados para isso, né? O Hindsight faz as variações da seguinte forma. O sistema de busca deles funciona assim, ó: a gente usa aqui, neste caso, o recall.

25:04 que é a busca do Hindsight. Ele não faz uma busca simples por palavras-chave. Quando eu faço uma pergunta, ele consulta a memória usando várias estratégias em paralelo. Primeiro, faz uma busca semântica, ou seja, tenta encontrar conteúdos com significado parecido com o da pergunta. Ao mesmo tempo, também usa a busca por palavras-chave, com BM25. Percorre as relações do grafo de memória e ainda considera informações temporais quando isso fizer sentido. Depois, ele

25:35 junta esses resultados usando o método de fusão de rankings e passa os candidatos por um ranker ou reranker. Esse reranker reavalia cada memória em relação à pergunta original e reorganiza os resultados pela relevância. Assim, eu recebi uma lista ordenada aqui, né? 1, 2, 3… Veio até, vamos ver quantos, até 25. Isso não significa que ele tenha uma certeza

26:06 absoluta maior; significa que, dentro dessa busca, foram considerados os resultados recuperados mais relevantes, tá? Um detalhe importante: os resultados que aparecem aqui não são simplesmente os arquivos brutos do meu Vault. Durante a importação, o Hindsight processa o conteúdo, extrai fatos, identifica entidades e relações e transforma isso em memórias estruturadas. Então, no recall, o que a gente vê são fatos recuperados da memória do Hindsight junto com a referência ao documento de origem,

26:38 tá? Uma diferença muito boa, que serve para a gente memorizar, é que o recall recupera e ordena memórias. Já o reflect vai além e usa essas memórias para sintetizar uma resposta, tá? Na verdade, a gente colocou aqui e ele juntou. Agora vamos partir para a parte que eu acho que todo mundo está querendo, né? Vou dar um clear aqui. Vou colocar Hermes MCP.

27:09 Vou pelo TUI aqui, com –tui, para o vídeo não ficar muito grande, né? É muita explicaçãozinha. Aí a gente precisa verificar. Carregou. Aí vou fazer a mesma pergunta aqui. Primeiro, vou perguntar para ele se reconheceu aqui.

27:41 Ah, vamos lá. Hindsight funcionando. Reconheceu o perfil, o banco Hermes, o budget e o contexto acima; veio um recall automático. Olha o tema

28:12 do material nesse banco: Machine Learning organizado com conteúdo didático no Obsidian para testar recuperação semântica via OpenViking. Assim, vou fazer uma pergunta aqui. Acho que… Opa, vou seguir por aqui. Quando fiz as aulas iniciais, na primeira aula lá, eu tinha gostado mais do

28:43 outro modelo, né, do Obsidian… Não, me faltou o nome aqui. Cadê? Do OpenViking, tá? Mas o pessoal desse aqui melhorou muito, muito. Agora, na minha opinião, o Hindsight está dando um banho no OpenViking, tá? Está complicado fazer as instalações, mas olha que maravilha que ficou a organização aqui. Tudo bem que tem a parte do modelo que fez isso, né? Mas achei muito, muito bom.

29:13 Está muito rápido. Está mais rápido do que o OpenViking. A única coisa, gente, deixa eu até comentar com vocês: quando a gente faz essa parte toda de importação, a gente reinstala, tá? Aqui

29:44 não. >> [limpando a garganta] >> A gente faz a reinstalação aqui: remove e depois faz a instalação. Ah, aqui eu removi. Aqui está o comando para… Deixa eu ver aqui, ó. Quando a gente executa esse comando aqui, “uv tool install…” e depois adiciona o CPU, porque isso aqui é só para quem não tem GPU, que é o meu caso, com minha máquina sem GPU. Antes de fazer o teste do health,

30:16 esperem um tempinho, tá? Porque vai levar um tempo. Leva um tempinho para organizar, subir o servidor e transferir para fazer dessa forma por CPU, e não por GPU. Esperem uns dois minutinhos, porque senão vai dar erro para vocês. Vai dar um erro de não conectado ou simplesmente vai ficar pensando, não vai aparecer nada, nenhuma informação na tela, tá? A única coisa que digo é que, no resto, andei testando e sofri para

30:48 caramba, gente. Estou há quase quatro dias; já completou quatro dias. Estou tentando fazer este vídeo porque estão atualizando tanto o Hindsight quanto o Hermes. Os dois foram atualizados, né? Mas, assim, o Hindsight, pessoalmente… Denise, testem e vejam o que vocês acham. Eu achei melhor que o outro, tá? Que o OpenViking. Está muito bom, muito organizado, muito

31:21 funcional e mais leve. Tá bom? No próximo vídeo, deixa eu só abrir aqui para vocês verem: vai ser essa parte de criar skills, na criação do GitHub profile. Eu fiz… Estou com uma gravação pronta daquela parte de criar um usuário para a gente acessar em outra máquina, como se fosse totalmente

31:52 separado. Na documentação, eles dizem que, com usuário e senha, teoricamente, segundo eles, você não conseguiria acessar o usuário que criou ali em outro profile. Só que dá para acessar, tá? Fiz os testes e estou com o vídeo pronto. Só não publiquei ainda por falta de tempo, porque estava estudando e acabou acumulando tudo. Mas eu até tinha falado no vídeo três que ia fazer uma aula

32:24 explicando como criar um server para a pessoa acessar de fora. Dá para fazer? Dá. Está gravado. Só que o que acontece? Ele não fica bloqueado. Você pode, em qualquer outro, conseguir acessar. Usuário e senha servem para você acessar de fora, mas, se por acaso você tiver, tipo assim, eu criei um chamado teste, tá? Um profile teste. Eu consigo acessar o profile teste usando a luz, mesmo tendo determinado que havia um

32:55 servidor com usuário e senha. Então, não tem aquela segurança que eles disseram que teria, segundo a documentação. Tá bom? Bom, acho que era isso. Espero que ajude vocês. Qualquer dúvida, deixem nos comentários. Peço de novo desculpas pela demora para fazer os vídeos, mas quem aí sabe como é fazer uma pós e, além disso, eu estava fazendo duas. Os estudos, né, a gente tem que correr atrás, porque quem estuda abre caminho para novas

33:26 possibilidades. Eu também posso entregar um material melhor para vocês aqui, tá bom? Obrigada. Fiquem com Deus e até o próximo vídeo.

Transcrição original

[00:00] E aí, galerinha da Iá, como vocês estão? Espero que todos estejam muito bem. Ã, meu nome é Denise, bem-vindos ao Café com Dados e Gatos. Essa é a aula quatro. Bom, primeiro queria pedir desculpa, né, porque eu dei uma sumidinha por causa dos estudos. Agora voltei, voltei com material novo pro curso, porque ainda tem bastante coisa legal pra gente fazer ali no Hermes, tá? Antes de começar, só um recadinho rápido. Esse vídeo e os anteriores, tá? ah, são gravados em português e são traduzidos

[00:30] automaticamente pelo YouTube para inglês e espanhol. Então, assim, ó, eh, esse material aqui no vídeo aparece em português, mas se procurar ali na parte dos cursos do YouTube e no GitHub, eu tenho também o material em português, inglês e espanhol, tá? Nessa aula a gente vai trabalhar um pouquinho com Obsidian, Opviken e Hindside. A ideia é pegar um V que já existe, conectar esses conteúdos aos dois provedores de memória que a gente tem. Cada um tá num profile diferente. Eu

[01:01] tenho Open Viking no aluno e inside lowis. Foi o que a gente fez na aula três, tá? Vamos lá. Então, relembrando, ah, a gente criou dois agentes, né? Ah, dois profiles, desculpa, um aluno, outro luz. na aula três e a gente vai reutilizar, vai reaproveitar que acontece. O meu meu VT tá nessa pasta aqui, K Onrive, material estudo,

[01:34] machine learning, tá? Quando a gente faz a importação ali que a gente vai est usando a WSL2, que é o o buntu, como é que a gente monta? barra mnt/carro/rive, que é esse o meu endereço daqui. Aí vocês só substituir pro endereço de vocês, tá? Bom, vamos começar. Vamos começar pelo Open Viking, tá? O Open Viking, eu tenho

[02:06] ele no meu profile, Alô. Então, a gente tem aqui o nosso VTE, né, que no obsidian. E eu vou ter duas janelas abertas aqui. Fica mais fácil pra gente trabalhar. Uma eu vou colocar mais para cima. Uma eu vou colocar o servidor e a outra pra gente trabalhar. Aqui a gente vai abrir o servidor do

[02:39] aqui no Open Vicking. Deixa eu fechar essa janela aqui. Diminuir um pouco porque senão perde aqui embaixo. Tá subindo o servidor. Belezinha. Tá aqui. Vamos ver se aí na outra janela. Vou mais para cá.

[03:10] Estatus. OK. Saúde OK. Versão 422. Off mode dev. Aqui a gente pode validar. A gente tem 1 2 700 01 093. Tá tudo válido aqui mesmo que tá informando aqui. Se a gente tiver algum problema de

[03:41] de configuração, é esse o caminho aqui para fazer a validação, tá? Vamos ver os modelos que a gente tem aqui. Vou usar esse mesmo. Aí o que a gente tem, olha só, o ber e eu tenho 5.6 terra no Codex. Por isso eles recomendam a própria empresa ali do do Openv tá tá recomendando 5.6 terra. Eu acho que é um dos modelos melhores

[04:12] que a gente tem e mais econômicos hoje em dia. Então eu tô usando o que eles recomendam. Bom, agora o que que a gente vai fazer? Esse aqui, deixa eu fazer um clear agora. A gente entrou propriamente no Hermes. Então a gente vai abrir o vai pedir pro Hermes, o profile aluno e o status da memória. Vai tá disponível, né? Tá instalado o plugin. O provider é o Open Vick.

[04:43] Agora a gente vai paraa importação. A gente vai importar o VT para dentro do Open Vick. Esse comando aqui, gente, lembrando, esse aqui é o caminho aonde eu tenho o meu que eu expliquei lá no início do vídeo aqui. Então é MNT. Se o seu é um C aqui vai o C e o caminho certinho, tá? Mas nesse padrão aqui, que que a gente tem aqui? Então ele fez a importação, sucesso.

[05:13] O nome dali é machine learning. Aí ele criou um root aqui, tá? Ele fez aqui. Ah, vamos colocar uma coisinha aqui. O V. Observer que o deixa eu explicar para vocês assim por que eu rodei o Kwick para vocês aí, né? Ele aceitou o VT, começou o processamento, mas tá em segundo plano, tá? O imber ainda tá gerando vetores do

[05:47] conteúdo, enquanto as fidas semânticas vão organizando, resumindo essas informações para o uso posterior, tá? Assim, é importante olhar três coisas. Quantos itens ainda estão pendentes? Então aqui a gente tem três, cinco em progresso, 75 processad um total de 83, tá? A gente pode ver essas essa esse material que vamos testar de novo aqui o comando

[06:18] que agora ele já rodou tudo, então ele já tem 159 processados. Beleza? Então, leva um tempo, uma máquina melhor, ele vai funcionar melhor. A minha é mais lenta, né? Então, demorou um pouquinho mais. Feito isso, a gente fez esse kill. E aqui, se vocês quiserem ver novamente o modelo, eu não vou rodar. E aqui a gente vai ver a árvore que ele criou.

[06:50] Olha só. mapas, temas, conceitos, comparações, estúdio de casos e ritm. É o que eu tenho aqui. Mapas temos. Então, puxou tudinho, tá? Aqui a gente tem um overview. Algumas versões estão com erro de overview. Eu vou mostrar o comando para vocês, mas em algumas versões pode dar algum problema, mas aqui nesse caso funcionar, né? Esse diretório reúne um

[07:21] valizado Maina botada ao estudo estruturação. Cobertura do diretório possui seis entradas diretas aí navegação rápido que você quer aprender ou fazer. Os temas né ali, ó, mapas, temas, conceitos, comparações, estudos e you read me. Funcionou aqui para repetir de novo, se quiser dar uma olhada. Vamos fazer uma busca direta aqui.

[07:53] Olha só, foi muito rápido, né? Que que eu perguntei para aqui? Deixa eu mostrar, ó. Qual a diferença entre a e machine learning? Vamos ver aqui a minha pergunta aqui, ó. Qual a diferença entre a e machine learning? 10 resultados que ele achou, né? que ele tem nesse aqui. E aí ele vai dando os score. Como é que

[08:23] isso funciona? Deixa eu explicar para vocês. Eu fiz uma busca o quê? Semântica. Deixa eu explicar para vocês que isso aqui é muito interessante, tá? Como eu fiz uma busca semântica direta no Open Viking, invés de procurar só palavras iguais, ele tenta recuperar o conteúdo ah mais relacionado à pergunta. Vocês podem ver que ele tem os scores, né? Aqui que que acontece? Quanto mais próximo de um score, mora relevância daquele resultado

[08:53] com relação à pesquisa que a gente fez. Aqui o primeiro a gente teve 0838, no segundo 0814 e vai reduzindo, ó. Esse é o que tem menos relevância nessa parte toda, tá? Aparece também o nível de contexto Open Ving, trabalha com hierarquia. Aqui, ó, level zer, level 2, level 1. O level zero corresponde ao resumo mais abstrato, o level 1 ao overview e o level do ao conteúdo mais

[09:24] detalhado do arquivo. Então aqui a gente consegue ver os resultados vindos tanto do resumo quanto dos próprios documentos. Ele não trouxe apenas um arquivo, ele encontrou o tema um, o mapa geral do de machine learning, ritm e outros documentos, né, materiais relacionados. Isso mostra que o VT foi [roncando] indexado e que a recuperação semântica tá OK. Aí eu vou deixar só uma informação que eu acho que é importante para vocês. Quando a gente faz o refind, faz uma busca semântica direta sem

[09:55] contexto de conversa e sem análise de intenção. Ele usa os inberings para localizar os candidatos e depois retorna os resultados mais relevantes. Então aqui a gente já provou duas coisas. O V foi importado corretamente e o o e o Open Viking está conseguindo recuperar todo o conhecimento dentro dele. Então tá funcionando. A gente não tá conversando dentro do herbs, tá? Mas a gente já tem isso funcionando. Vamos pegar aqui no Vamos fazer o teste direto no

[10:28] vou fazer um clear aqui, tá? Aí a gente vem aqui, ó. Vamos começar um chat com o Hermes nessa janela aqui. Beleza. Aqui eu tô usando o Minimx para dentro do Hermes, tá? Vamos perguntar aqui. Ã, utilize somente o material que temos no Open

[11:01] Viking, senão ele vai puxar fora, né? OK. Entendi. Vou usar apenas o openaking. Eh, verifique o material que temos lá. Qual o tema central?

[11:42] Aí ó, machine learning v tá tudo tem uma central design máquina machine learning introdutória ou aplicado. Read menciona uma passa perguntas não apareceu realmente porque eu excluí, né? Porque não tinha por eu ter ela lá que na verdade eu criei isso que são as mesmas perguntas que estão aqui no document documento, tá? Aí eu apaguei depois. Pegou bem, né? Aí eu vou pedir assim, responda apenas usando o material

[12:18] do obsídian, né? Ou do VAL. Aí vou tá acessando o Vick. A diferença entre machine e learn. Tema 01 e mldm DLMD. Inteligência artificial é o campo mais amplo. Reúne técnicas para criar sistemas capazes de executar tarefas associadas à inteligência

[12:49] humana. Machine LAN é uma subárea da inteligência artificial. Ao invés de depender de regras programadas manualmente, os sistemas aprendem padrões a partir de dados. Tem uma frase, toda machine learning é uma IA, mas nem toda IA é uma machine learning. Pode usar regras, lojas simbólicos, busca, etc. O material ainda alerta para o erro comum de tratar os dois termos como sinônimo. Entenderam, gente? Então, funcionou. Agora vamos para outra parte.

[13:26] Ó, gente, agora a gente chegou no hinite e aqui, ó, eu tenho um, tem que conversar com vocês sobre isso, tá? Tem até uma explicação que vai ficar aqui para vocês, tá? Tá na documentação que é referente à aula três, tá? Mas assim, antes de continuar pra gente importar o VT pro Rite, aí eu preciso explicar uma mudança importante que aconteceu no Rite em relação ao que eu mostrei na aula três. Quando eu configurei o HSI naquela aula, ele ainda

[13:57] está funcionando dentro de um fluxo diferente no EMS. Depois disso, essa integração mudou. No dia 24 de setembro, que até tá aqui, ó, o HSI deixou de ser tratado como um provider interno do Hermes e passou a ser distribuído pelo plugin catalogue. E durante essa transição apareceu uma limitação conhecida no modo local e local para instalações gerenciadas pelo packet manager do Ernest. O que que acontecia comigo? Ele tava sempre rebutando,

[14:27] rebutando, rebutando, sempre fazendo atualização e não funcionava. Ah, aí ficou assim, ficou bem confuso, né? O profile continuava apontando para o hindside, o plugin podia aparecer como instalado, mas o o modo embutido não funcionava corretamente alguns ambientes. Aí no dia 29, que foi ontem, eu passei o dia inteiro tentando resolver esse negócio e não funcionava, tá? O catálogo foi atualizado novamente para uma nova versão do Hindside, já indicando que o modulo local em bed

[14:59] voltou a funcionar nesse tipo de instalação. Ou seja, essa integração mudou literalmente no meio do período entre a aula 3 e a 4, né? Então assim, provavelmente quem instalou conforme eu fiz na no vídeo ali da aula três não tá funcionando e a gente vai reparar isso, tá? Eu vou eh uma configuração assim que mudou, né? Então assim, vou deixar o ambiente limpo, reproduzível e vou fazer o seguinte. Primeiro eu vou remover o

[15:29] handside do Profile Lowis. Aí eu vou instalar novamente a versão atual diretamente do catálogo oficial do Hermes e em seguida vou validar se o provid está instalado disponível. Eu fiz isso e funcionou, tá? Aí eu vou mostrar de novo para vou refazer isso para vocês verem. Depois disso eu vou configurar o módulo como vamos usar nessa aula, tá? E tem uma diferença, isso é muito importante. O plugin do hindside dentro do hermis, o servidor local do Hindside e o Cli do Hindside são coisas separadas. Agora o CLI ele já ele era

[16:02] separado, só que a gente não via dessa forma. Agora tá bem presente o cli. Aí eu vou para mim usar para importar os dados tem uma forma separada agora, tá? Então vou reinstalar, validar o plugin, configurar o Rsite corretamente só. Então vamos importar a base do VT, tá? Igual a gente fez no Openv. Dessa forma a comparação fica limpinha entre os dois e vocês vem como funciona. A documentação tá aqui, tá? Primeira coisa que eu vou fazer aí, ó. MS men P

[16:33] menos P lows. Aí vocês trocam pro vocês. A janela do bunto. Pronto, removeu. E agora a gente vai fazer um teste. Vamos ver se tá listado ainda. Tá o interesse que eu mando é aqui. Uma outra janela list. Vamos procurar aqui a site. Deve tá então ordem alfabético. B. Não, não tá. Então, cadê

[17:06] browser drain self open codex open 2A Telegram all não tá aí. Tá clear. Vamos passar aqui, gente. Assim, antes que eu me esqueça, eles estão atualizando demais

[17:37] o às vezes você pode dar um comando que como esse aí do plugin list e ele cair em atualização. Eh, aconteceu comigo de eu atualizar, atualizar atualização e atualizada atualização. Foram três atualizações seguidas, tá? Aqui a gente vai instalar sai. Então assim, deixem rodar todas as atualizações, tá? Não tem jeito. Se você cortar, ele vai voltar. Se você der um control C ali

[18:09] para parar a atualização, ele vai voltar a fazer, tá? Que ele tá clonando. Sim. Olha, a instalação tá dentro do profile luz, tá? Sim.

[18:42] Belezinha, estamos instalados. Sim, sim. Aqui pra gente ver o status. Bom, então aqui ele não pegou ainda o provável. Por mais que a gente fez o comando, mandando instalar aqui, não tá pronto. Então a gente vai vir aqui na documentação, tá? Reatualizar aqui. A gente vai ter que setar. Então deu aqui building only. Então a gente vai setar agora, tá?

[19:15] Eles modificaram ontem, tá tudo ainda confuso. A gente tá, né, tentando resolver isso. Vamos ver se agora foi. Já tá instalado e tá disponível. Bom, agora vamos ver se tá funcionando. Fazer um clear aqui. Ele, o que que ele acontece? Ele trava, tá? Eu tô deixando bem claro que o negócio, tá? Tá complicado, tá? Ele

[19:46] trava. Eu vou dar um contrl C aqui. Vou fazer um clear. Que que a gente vai fazer agora? Já que deu aquele erro tava travando, a gente vem para cá. Olha esse comando aqui, ele faz algumas atualizações, carrega algumas coisinhas ali. Beleza? Aí a gente vai fazer aqui, ó. Já está no meu. Eu vou colocar de novo só para vocês verem. Tá?

[20:16] A gente faz isso aqui por isso aqui, isso aqui é para forçar a CPU. Como a minha máquina ela é mais antiga, ela não tem GPU, então a gente precisa por isso aqui. Vocês podem rodar essa parte aqui que vocês vão ver se ficou cadastrado ou não. Só que aparece a chave da do modelo LLM, então eu não vou colocar, tá? Então é só rodar. Isso aqui é só para ler o que tá dentro do arquivo, tá bom?

[20:47] Só vai ler. Não tem cof. Então eles só vai mostrar só rodar isso aqui. Aí já deu, ó. Elf conectado. Tá funcionandinho, bonitinho. Esse aqui, esse segundo comando, às vezes é necessário, às vezes não, tá? Na primeira vez é necessário, no na segunda vez não é necessário. Tá bom?

[21:18] Ele tá funcionando. Isso aqui se quiser o log, tá? Belezinha, tá funcionando. Então agora o que que a gente faz? A gente vai instalar o cli, tá? Essa parte instala o cli aqui. Depois de instalado, gente, o que que a gente faz? A gente precisa fechar a janela, tá? Fecha o bunto. Abre de novo. Nova janela que o bandil instrador. Sim.

[21:55] Para recarregar o shell. Eles falam só para fazer isso aqui direto. Eu prefiro fazer fechar a janela, abrir de novo porque é mais segura. Vamos confirmar que está funcionando. Isso aí. Funcionou, tá na porta 888. Próximo passo a gente vai a depois que tiver ativo, né? O teste de saúde corretamente, apontar o rside para esse servidor. A gente vai pra porta 888.

[22:27] Inside pro servidor no local roxo 8888. Deixa eu dar uma clear aqui. Feito. E dá para Olha usando assim também, tá? Eu fiz assim. Agora vamos ver como é que tá aqui a lois. A gente vai configurar insite pro pro usuário, pro lowis.

[22:59] Aí tá aí, ó. Set membro provider insite. Vamos ver aqui. Vamos ver se vai ter alguma atualização, porque estão atualizando e noite esse negócio tá ficando difícil. Beleza. Eu tô tomando um caputinho. Ó, instalado disponível. Olha o Radar disponível e ativo. E ativa. Onde é que aparece? Eh,

[23:30] enable instalado e aqui, ó, ativo, inside. Ativo. Bom, feito. A gente fez essa parte, já liberou ele para a luz e já tá aqui bonitinho, né? Que que a gente vai fazer? A gente vai criar um banco aqui. A gente vai est criando um banco chamado Hermes. É só trocar aqui no finalzinho que vocês querem. Addinho, bonitinho. Até tá explicado aqui, ó. Có, você não cria vai dar um erro 404,

[24:01] tá? Agora eu vou pedir para ele importar aqui. Encheu 40, processou os 40, tá? E tá ali aqui. Vamos ver se funcionou. Aí ele fez a busca mapa conceitual já machine learning em visão. Eu perguntei qual é a

[24:33] diferença entre IA e machine learning. Mesma coisa que eu fiz lá com outro. Funcionou bonitinho, né? Então o que que a gente tem aqui, né? Ah, esse Valt Machine criar para teste de recuperação de conhecimento. Obsidian open handsite que foi criado nessa para isso aí, né? O hside ele faz as variações da seguinte forma. O sistema deles de busca é assim, ó. a gente usa aqui, nesse caso foi recall,

[25:04] que é a busca do insite. Ele não faz uma busca simples por palavra-chaves. Eh, quando eu faço uma pergunta, ele consulta a memória usando várias estratégias em paralelo. Primeiro, ele faz busca semântica, ou seja, tenta encontrar conteúdos com o significado parecido com a pergunta. Ao mesmo tempo, ele também usa a busca com palavras palavrachave, né, com BM25. percorre relações do grafo de memória e ainda considera informações temporais quando isso fizer sentido. Depois ele

[25:35] junta esses resultados usando o método de fusão de rankings, né, e passa os candidatos por um ranker ou rehanker. Esse rehanker reavalia cada memória em relação à pergunta original e reorganiza os resultados pela relevância. Assim, eu recebi uma aqui ordenado, né? 1 2 3 veio até, vamos ver quantos até 25. Não significa que que ele tem uma certeza

[26:06] absoluta maior, significa que dentro dessa busca foi considerado os resultados mais relevantes recuperados, tá? Um detalhe importante, os resultados que aparecem aqui não são simplesmente os arquivos brutos do meu Valt. Durante a importação, Rindside processo conteúdo, extrai fatos, identifica entidades e relações e transforma isso em memórias estruturadas. Então, no recall, o que a gente vê são fatos recuperados da memória do hside junto com a referência do documento de origem,

[26:38] tá? A uma diferença muito boa assim que que serve pra gente memorizar, né, que o Record recupera e ordena memória. Já o reflect vai além e usa essas memórias para sintetizar, sintetizar uma resposta, tá? Na verdade, assim, a gente colocou aqui, ele juntou. Agora vamos partir pra parte eu acho que todo mundo tá querendo, né? Eu vou dar um clear aqui. Vou colocar Hermes men P.

[27:09] Lis, vou pelo tui aqui para menos menos tui para não ficar muito grande esse vídeo, né? É muita explicaçãozinha. Aí a gente precisa verificar. Carregou. Aí eu vou fazer a mesma pergunta aqui. Primeiro eu vou perguntar para ele se ele reconheceu aqui.

[27:41] Ã, vamos ring site. site funcionando. Retivesse perfil banco Hermes, bugit e o contexto acima veio um recall automático. Ó o tema

[28:12] do material nesse banco. Machine Learn organizado com VTE didático no Obsidian para testar recuperação semântica via Openving. Eh, assim, eh, eu vou fazer uma pergunta aqui. Aí eu acho que é opa, eu vou assim na quando eu fiz as aulas iniciais, primeira aula lá, eu tinha gostado mais do

[28:43] outro modelo, né, do do obsí do obsidian, não, me faltou o nome aqui. Cadê? Do Open Viking, tá? Mas assim, eles o o pessoal da desse aqui, eles melhoraram muito muito. Eu recomendo assim agora do meu gosto de site tá dando um banho no Open Big, tá? Ele tá complicado para

[29:13] fazer as instalações, mas olha que maravilha que ficou a organização aqui. Tudo bem que tem a parte do modelo que fez isso, né? Mas eu achei muito assim muito bom. tá muito rápido. Ele tá mais rápido do que o Open Viking. A única coisa, gente, deixa eu até comentar com vocês, quando a gente faz essa parte toda aqui de de importação, a gente reinstala, tá? Aqui

[29:44] não. >> [limpando a garganta] >> A gente faz a reinstalação aqui que a gente remove, aí a gente faz a instalação, né, doide. Ah, aqui eu removi aqui tá o comando para deixa eu ver aqui, ó. Quando a gente pega e faz esse comando aqui, 7 men a sece e aí depois adiciona o CPU, que isso aqui é só para quem não tem GPU, que é o meu caso, com minha máquina sem GPU. Antes de fazer o teste do Health,

[30:16] deem um tempinho, tá? Porque ele vai levar um tempo, ele leva um tempinho para organizar, para subir o servidor e e transferir para fazer dessa forma por CPU e não GPU. Dá assim uns dois minutinhos porque senão vai dar erro para vocês. Ele vai dar um erro de não conectado ou simplesmente vai ficar pensando, não vai sair nada, nenhuma informação na tela, tá? A única coisa que eu digo, mas assim, no resto, ã, que eu andei testando, sofri para

[30:48] caramba, gente. Eu tô quatro, quase quatro dias, já fechou quatro dias. Eu tô tentando esse vídeo aqui, porque eles estão atualizando tanto o Hindside como o Hermes. Os dois eles atualizaram, né? Mas assim, ó, o Hindside pessoalmente, Denise. Aí vocês testem ver o que que vocês acham. Eu achei melhor que o que o outro, tá? Que o Open Vicking. Ele tá muito bom, tá muito organizado, tá muito

[31:21] funcional e mais leve. Tá bom? Eh, o próximo vídeo, deixa eu só abrir aqui para vocês verem, vai ser essa parte de criar eh a parte de skills no criação do do GitHub prflight. Eu fiz, eu tô com uma gravação pronta daquela parte de você criar um usuário paraa gente acessar em outra máquina, como se fosse totalmente

[31:52] separado. Na documentação eles falam que o que você com usuário e senha, teoricamente, segundo eles, você não conseguiria acessar o usuário que você criou ali em outro profile, só que dá para acessar, tá? Eu fiz os testes, eu tô com vídeo pronto. Eu só não coloquei ainda por falta de tempo, porque eu tava estudando e e acabou me acumulando tudo. Mas assim, eu tinha até falar no vídeo três que eu ia fazer uma uma aula

[32:24] explicando como fazer para criar um server pra pessoa acessar fora. Dá para fazer? Dá. Tá gravado. Só que o que acontece? ele não fica bloqueado. Você pode em qualquer outro conseguir acessar usuário e senha serve para você acessar fora, mas se você por acaso tiver, tipo assim, eu criei um chamado teste, tá? Um profile teste, eu consigo acessar o profile teste usando a luz, mesmo eu tendo determinado que tinha um

[32:55] servidor com usuário e sem. Então não tem aquela segurança que eles falaram que teria pela documentação. Tá bom? Bom, acho que era isso. Espero que ajude vocês. Qualquer dúvida, deixa nos comentários. Peço de novo desculpa pela demora de fazer os vídeos, mas quem aí sabe do que é fazer uma pós eh, e ainda eu tava fazendo duas, os estudos, né, a gente tem que correr atrás, porque se mudo quem estuda abre caminho para novas

[33:26] possibilidades, eu também posso entregar um material para vocês melhor aqui, tá bom? Obrigada. Fiquem com Deus e até o próximo vídeo.