Instructions to use ia-espirita/riv-ai with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.

Libraries

How to use ia-espirita/riv-ai with llama-cpp-python:

# !pip install llama-cpp-python

from llama_cpp import Llama

llm = Llama.from_pretrained(
	repo_id="ia-espirita/riv-ai",
	filename="meta-llama-3.1-8b-instruct.Q4_K_M.gguf",
)

llm.create_chat_completion(
	messages = [
		{
			"role": "user",
			"content": "What is the capital of France?"
		}
	]
)

Notebooks
Google Colab
Kaggle
Local Apps

llama.cpp

How to use ia-espirita/riv-ai with llama.cpp:

Install from brew

brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

Install from WinGet (Windows)

winget install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
llama-server -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
llama-cli -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

Use pre-built binary

# Download pre-built binary from:
# https://github.com/ggerganov/llama.cpp/releases
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./llama-server -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./llama-cli -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

Build from source code

git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git
cd llama.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --target llama-server llama-cli
# Start a local OpenAI-compatible server with a web UI:
./build/bin/llama-server -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M
# Run inference directly in the terminal:
./build/bin/llama-cli -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

Use Docker

docker model run hf.co/ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

LM Studio
Jan

vLLM

How to use ia-espirita/riv-ai with vLLM:

Install from pip and serve model

# Install vLLM from pip:
pip install vllm
# Start the vLLM server:
vllm serve "ia-espirita/riv-ai"
# Call the server using curl (OpenAI-compatible API):
curl -X POST "http://localhost:8000/v1/chat/completions" \
	-H "Content-Type: application/json" \
	--data '{
		"model": "ia-espirita/riv-ai",
		"messages": [
			{
				"role": "user",
				"content": "What is the capital of France?"
			}
		]
	}'

Use Docker

docker model run hf.co/ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

Ollama
How to use ia-espirita/riv-ai with Ollama:
```
ollama run hf.co/ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M
```

Unsloth Studio new

How to use ia-espirita/riv-ai with Unsloth Studio:

Install Unsloth Studio (macOS, Linux, WSL)

curl -fsSL https://unsloth.ai/install.sh | sh
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for ia-espirita/riv-ai to start chatting

Install Unsloth Studio (Windows)

irm https://unsloth.ai/install.ps1 | iex
# Run unsloth studio
unsloth studio -H 0.0.0.0 -p 8888
# Then open http://localhost:8888 in your browser
# Search for ia-espirita/riv-ai to start chatting

Using HuggingFace Spaces for Unsloth

# No setup required
# Open https://huggingface.co/spaces/unsloth/studio in your browser
# Search for ia-espirita/riv-ai to start chatting

Pi new

How to use ia-espirita/riv-ai with Pi:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama-server -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

Configure the model in Pi

# Install Pi:
npm install -g @mariozechner/pi-coding-agent
# Add to ~/.pi/agent/models.json:
{
  "providers": {
    "llama-cpp": {
      "baseUrl": "http://localhost:8080/v1",
      "api": "openai-completions",
      "apiKey": "none",
      "models": [
        {
          "id": "ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M"
        }
      ]
    }
  }
}

Run Pi

# Start Pi in your project directory:
pi

Hermes Agent new

How to use ia-espirita/riv-ai with Hermes Agent:

Start the llama.cpp server

# Install llama.cpp:
brew install llama.cpp
# Start a local OpenAI-compatible server:
llama-server -hf ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

Configure Hermes

# Install Hermes:
curl -fsSL https://hermes-agent.nousresearch.com/install.sh | bash
hermes setup
# Point Hermes at the local server:
hermes config set model.provider custom
hermes config set model.base_url http://127.0.0.1:8080/v1
hermes config set model.default ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

Run Hermes

hermes

Docker Model Runner
How to use ia-espirita/riv-ai with Docker Model Runner:
```
docker model run hf.co/ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M
```

Lemonade

How to use ia-espirita/riv-ai with Lemonade:

Pull the model

# Download Lemonade from https://lemonade-server.ai/
lemonade pull ia-espirita/riv-ai:Q4_K_M

Run and chat with the model

lemonade run user.riv-ai-Q4_K_M

List all available models

lemonade list

A newer version of this model is available: ia-espirita/riv-ai-v2

🔮 RIV AI — Modelo de IA Espírita Open Source

RIV AI (homenagem a Hippolyte Léon Denizard Rivail — Allan Kardec) é um modelo de linguagem open-source treinado na Doutrina Espírita, conforme codificada por Allan Kardec.

O modelo foi fine-tunado via QLoRA sobre o Llama 3 8B Instruct com um dataset de pares de pergunta/resposta extraídos das 5 obras da Codificação Espírita. O objetivo é oferecer um assistente que responda sobre a Doutrina com fidelidade doutrinária e citação de fontes, servindo como ferramenta de estudo e divulgação.

"O Espiritismo é uma ciência que trata da natureza, origem e destino dos Espíritos, bem como de suas relações com o mundo corporal." — Allan Kardec, O Livro dos Espíritos, Introdução.

📦 Arquivos disponíveis

Arquivo	Formato	Tamanho	Uso
`meta-llama-3.1-8b-instruct.Q4_K_M.gguf`	GGUF 4-bit	~4.9 GB	Ollama, LM Studio, llama.cpp
`adapter_model.safetensors`	Safetensors	—	Transformers + PEFT (Python)

🎯 Para que serve?

Este modelo foi criado para responder perguntas sobre a Doutrina Espírita com:

Precisão doutrinária — fundamentado exclusivamente nas obras de Allan Kardec
Citação de fontes — toda resposta referencia livro, questão e/ou capítulo
Tom acolhedor e didático — como um amigo estudioso explicando Kardec
Analogias modernas — traduz conceitos espíritas para linguagem contemporânea quando apropriado
Português brasileiro — treinado nativamente em PT-BR

Exemplos de perguntas que o modelo responde:

Pergunta	Fonte da resposta
O que é Deus?	O Livro dos Espíritos, questão 1
Eu escolhi minha família antes de nascer?	O Livro dos Espíritos, questões 392-399
Animais têm alma?	O Livro dos Espíritos, questões 597-602
O que acontece quando morremos?	O Livro dos Espíritos, questões 149-165
O que é mediunidade?	O Livro dos Médiuns, cap. 14, itens 159-160
O que é o perispírito?	O Livro dos Espíritos, questões 93-95
Inteligência Artificial tem espírito?	O Livro dos Espíritos, questões 23, 71-75
Existe céu e inferno?	O Céu e o Inferno, Parte Primeira
Como fazer o Evangelho no Lar?	O Evangelho Segundo o Espiritismo, cap. 28
Ciência e Espiritismo se contradizem?	A Gênese, cap. 1

💻 Como usar

Com Ollama

ollama run iaespirita/riv-ai

Modelo disponível em: ollama.com/iaespirita/riv-ai

Com LM Studio

Baixe o arquivo meta-llama-3.1-8b-instruct.Q4_K_M.gguf
Abra o LM Studio e importe o arquivo
Configure o system prompt: "Você é RIV AI, um assistente espírita fundamentado nas obras de Allan Kardec."
Comece a conversar

Com llama.cpp

llama-cli -hf ia-espirita/riv-ai --jinja

Com Transformers (Python)

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM

model_name = "ia-espirita/riv-ai"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

messages = [
    {"role": "system", "content": "Você é RIV AI, um assistente espírita fundamentado nas obras de Allan Kardec."},
    {"role": "user", "content": "O que acontece quando morremos?"}
]

input_ids = tokenizer.apply_chat_template(messages, return_tensors="pt")
output = model.generate(input_ids, max_new_tokens=512, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

Com vLLM (API)

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
    --model ia-espirita/riv-ai \
    --port 8000

📚 Fontes do treinamento

O dataset foi construído exclusivamente a partir da Codificação Espírita — as 5 obras fundamentais organizadas por Allan Kardec:

Obra	Ano	Estrutura	Tema central
O Livro dos Espíritos	1857	1.019 questões em 4 partes	Deus, espíritos, leis morais, vida futura
O Livro dos Médiuns	1861	32 capítulos, 370 itens	Mediunidade, manifestações e comunicação espírita
O Evangelho Segundo o Espiritismo	1864	28 capítulos	Moral de Jesus à luz do Espiritismo
O Céu e o Inferno	1865	2 partes (doutrina + relatos)	Justiça divina, penas e recompensas futuras
A Gênese	1868	18 capítulos	Ciência e Espiritismo: criação, milagres, profecias

Todas as obras são de domínio público (publicadas entre 1857-1868).

🔧 Detalhes técnicos

Parâmetro	Valor
Modelo base	`meta-llama/Meta-Llama-3.1-8B-Instruct`
Método de fine-tuning	QLoRA (4-bit quantization)
Framework	Unsloth (2x faster)
Dataset	~1.200 pares Q&A no formato ShareGPT
Fontes	5 obras da Codificação Espírita (Allan Kardec)
Idioma	Português Brasileiro
Épocas	3
Learning rate	2e-4
LoRA rank	16
LoRA alpha	32
Max seq length	2048
Training loss	0.64 (final step)
GGUF quantization	Q4_K_M (~4.9 GB)

📊 Dataset

O dataset está publicado em ia-espirita/riv-ai-dataset.

Distribuição por obra

Fonte	Pares
O Livro dos Espíritos	~500
O Livro dos Médiuns	~250
O Evangelho Segundo o Espiritismo	~200
O Céu e o Inferno	~100
A Gênese	~100
Temas gerais / modernos / existenciais	~150

Formato

{
  "conversations": [
    {"from": "human", "value": "Animais têm alma segundo a Doutrina Espírita?"},
    {"from": "gpt", "value": "Sim, os animais possuem um princípio inteligente que sobrevive à morte do corpo físico. Esse princípio evolui progressivamente através dos reinos da natureza...\n\n📖 Fonte: O Livro dos Espíritos, questões 597-602."}
  ]
}

🔮 Por que "RIV"?

RIV é uma homenagem a Rivail — o verdadeiro nome de Allan Kardec.

Hippolyte Léon Denizard Rivail (1804-1869) foi o pedagogo francês que codificou a Doutrina Espírita. Ele adotou o pseudônimo "Allan Kardec" para separar seu trabalho acadêmico da obra espírita. O nome RIV AI conecta a tradição kardecista com a era da inteligência artificial — o passado e o futuro do conhecimento espírita.

⚠️ Limitações e uso responsável

Este modelo é uma ferramenta de estudo, não substitui a leitura das obras originais de Allan Kardec
Não é um médium e não recebe mensagens de espíritos
Não faz previsões do futuro nem prescreve tratamentos médicos
Para questões de mediunidade prática, sempre procure um centro espírita presencialmente
O modelo pode ocasionalmente gerar informações imprecisas — sempre verifique nas fontes originais
Para temas sensíveis como suicídio, o modelo inclui orientação para o CVV (188)
O dataset deste modelo cobre exclusivamente a Codificação de Allan Kardec. Para conteúdo da série André Luiz (psicografia de Chico Xavier), use o modelo companheiro ia-espirita/andre-luiz-ai. Obras de Emmanuel, Divaldo Franco e outros autores mediúnicos poderão ser incluídas em versões futuras

🗺️ Roadmap

v1.0 — Codificação Espírita (5 obras de Allan Kardec)
v2.0 — Codificação Espírita (5 obras de Allan Kardec + Revistas Espíritas + O que é o espiritismo)
v3.0 — Obras de Emmanuel, Divaldo Franco, ESDE
v4.0 — Versão em Espanhol (es)
v5.0 — Versão em Inglês (en)

🌐 Projeto IA.Espirita

O RIV AI é a versão open-source aberta do projeto IA.Espirita — Doutrina Espírita na Era da Inteligência Artificial. O RIV IA (iaespirita.com/riv) usa uma arquitetura mais robusta (modelo base maior com reasoning + RAG estrito sobre o mesmo corpus), enquanto este modelo é publicado como artefato de pesquisa, replicação e deploy offline.

Plataforma	Link
🌐 Site	iaespirita.com
🤖 RIV IA	Converse agora
▶️ YouTube	@ia.espirita
🎵 TikTok	@ia.espirita
🎧 Spotify	IA Espirita
🐦 X/Twitter	@IAEspiritaBR
📧 E-mail	contato@iaespirita.com.br

📜 Licença

O modelo é distribuído sob licença Apache 2.0.

As obras de Allan Kardec são de domínio público (publicadas entre 1857-1868).

🙏 Citação

@misc{iaespirita2026rivai,
  title={RIV AI: Modelo de IA Espírita Open Source},
  author={IA.Espirita},
  year={2026},
  url={https://huggingface.co/ia-espirita/riv-ai},
  note={Fine-tuned on Llama 3 8B Instruct with QLoRA using Allan Kardec's complete codification}
}

🤝 Contribuições

Contribuições são bem-vindas! Se você é estudioso da Doutrina Espírita e/ou desenvolvedor:

📝 Revise e expanda o dataset com novas perguntas e respostas
🧪 Teste o modelo e reporte erros doutrinários
🌍 Ajude a traduzir o dataset para espanhol e inglês
📚 Contribua com dados de obras mediúnicas para as próximas versões

Abra uma issue ou pull request neste repositório.

"Nascer, morrer, renascer ainda e progredir sem cessar, tal é a Lei."
— Allan Kardec, epitáfio em seu túmulo no cemitério Père-Lachaise, Paris.

Downloads last month: 442

GGUF

Model size

8B params

Architecture

llama

Hardware compatibility

4-bit

Model tree for ia-espirita/riv-ai

Base model

meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct

Quantized

(269)

this model

ia-espirita
/

riv-ai