vizzio2

🤖 VIZZIO AI Assistant - Quick Start

🚀 Setup Rápido (3 passos)

1️⃣ Instalar Ollama

# Windows (escolha uma opção)
winget install Ollama.Ollama
# OU baixe em: https://ollama.ai/download

2️⃣ Instalar modelo recomendado

# Execute o script de setup (RECOMENDADO)
.\setup-ollama.bat

# OU manualmente:
ollama pull llama3.2:3b

3️⃣ Rodar a aplicação

.\run.bat

Pronto! O AI Assistant será carregado automaticamente se o Ollama estiver disponível. ✅

💻 Requisitos Mínimos

• RAM: 8GB (recomendado 16GB)
• Espaço: ~2GB para o modelo básico
• Internet: Para download inicial do modelo

🎯 Modelos Disponíveis

Leves (8GB RAM) ⭐ RECOMENDADO

ollama pull llama3.2:3b    # ~2GB - Balanceado (PADRÃO)
ollama pull phi3:mini       # ~2.3GB - Mais rápido

Médios (16GB RAM)

ollama pull llama3:8b       # ~4.7GB - Melhor qualidade
ollama pull mistral:7b      # ~4GB - Bom para português

Especializados

ollama pull codellama:7b       # Para análise de código
ollama pull llama3-uncensored  # Sem filtros de conteúdo

🎨 Funcionalidades

✅ Já Implementado

• 🤖 Chat inteligente sobre IFC/BIM
• 🔍 Análise de elementos e propriedades
• 💡 Sugestões contextuais
• 📚 Ajuda sobre recursos do viewer
• 🧠 Memória de conversação
• ⚡ Respostas em streaming

🎯 Exemplos de Uso

// Criar assistente
var config = AIConfig.LoadFromEnvironment();
using var ollama = new OllamaService(config);
var assistant = new IfcAIAssistant(ollama);

// Fazer perguntas
var help = await assistant.AskAsync("Como usar o modo VR?");

// Analisar elementos
var properties = new Dictionary<string, string>
{
    ["Type"] = "IfcWall",
    ["Height"] = "3.0m"
};
var analysis = await assistant.AnalyzeElementAsync("Wall", properties);

// Obter sugestões
var suggestions = await assistant.GetSuggestionsAsync("Modelo grande carregado");

🔧 Configuração Avançada

Arquivo .env

# Ollama Configuration
OLLAMA_BASE_URL=http://localhost:11434
OLLAMA_MODEL=llama3.2:3b

# Outras APIs (opcional)
OPENAI_API_KEY=sua_chave_aqui
DEEPSEEK_API_KEY=sua_chave_aqui

Alterar modelo

Edite o .env:

OLLAMA_MODEL=phi3:mini  # Ou qualquer modelo instalado

Ajustar performance

var config = new AIConfig
{
    MaxTokens = 1024,      // Reduzir para respostas mais curtas
    Temperature = 0.5f     // 0.0-1.0 (menor = mais conservador)
};

🐛 Solução de Problemas

❌ “AI Assistant not available”

# Verificar se Ollama está rodando
curl http://localhost:11434/api/tags

# Se não estiver, iniciar:
ollama serve

❌ “Model not found”

# Listar modelos instalados
ollama list

# Baixar modelo padrão
ollama pull llama3.2:3b

❌ Memória insuficiente

1. Use modelo menor: phi3:mini (2.3GB)
2. Feche outros programas
3. Ajuste MaxTokens para 512 ou menos

❌ Respostas lentas

1. Use GPU se disponível (NVIDIA/AMD)
2. Troque para modelo menor
3. Reduza MaxTokens

📊 Performance Esperada

Modelo	Tamanho	RAM	Velocidade	Qualidade
llama3.2:3b	2GB	8GB	⚡⚡⚡⚡⚡	⭐⭐⭐⭐
phi3:mini	2.3GB	8GB	⚡⚡⚡⚡⚡	⭐⭐⭐
llama3:8b	4.7GB	16GB	⚡⚡⚡⚡	⭐⭐⭐⭐⭐
mistral:7b	4GB	16GB	⚡⚡⚡⚡	⭐⭐⭐⭐⭐

🔒 Segurança & Privacidade

• ✅ Roda 100% local (dados não saem da máquina)
• ✅ Sem telemetria ou tracking
• ✅ .env no .gitignore (API keys seguras)
• ✅ Código open source

📚 Documentação Completa

Ver: docs/OLLAMA_SETUP.md

🆘 Precisa de Ajuda?

1. Documentação: docs/OLLAMA_SETUP.md
2. Ollama Docs: https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/api.md
3. Issues: https://github.com/avilaops/vizzio2/issues
4. Suporte: https://support.avila.inc

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