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RAG

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IA Local em Minutos: Guia Rápido

IA Local em Minutos: Guia Rápido

Clone o repositório self-hosted-AI-starter-kit, configure o ambiente Docker, o agente AI, o banco de vetores e a integração com o Google Drive. Execute o fluxo de trabalho no n8n.

Domine Agentes IA com LangGraph

Domine Agentes IA com LangGraph

Implemente fluxos de trabalho com human-in-the-loop, gerencie memória (curto e longo prazo) e crie agentes RAG com LangGraph. Construa uma aplicação full-stack para implantar seu agente.

Agente RAG: O Futuro do RAG

Agente RAG: O Futuro do RAG

Este tutorial demonstra a construção de um agente RAG usando Pydantic AI e Supabase. Você precisará conectar ao Supabase, criar uma base de conhecimento e implementar o agente RAG.

Agente IA: Diferenças e Aplicações

Agente IA: Diferenças e Aplicações

Entenda as diferenças entre AI Assistants, AI Agents e RAG. Aplique esse conhecimento para construir um agente IA para seu negócio.

Agente RAG com DeepSeek R1: Guia Rápido

Agente RAG com DeepSeek R1: Guia Rápido

Configure um agente RAG usando SmolAgents, integrando o DeepSeek R1 para raciocínio profundo. Crie uma base de conhecimento local (ex: ChromaDB) e configure LLMs locais (ex: Ollama).

Supabase Local: Guia Rápido

Supabase Local: Guia Rápido

Instale o pacote AI local com Supabase via Docker. Configure a Supabase como banco de dados SQL ou para RAG com PGVector, seguindo as instruções do vídeo e links fornecidos.

Padrão Observer + RAG: Armazenamentos Adaptáveis

Padrão Observer + RAG: Armazenamentos Adaptáveis

Implemente o Padrão Observer em um sistema RAG para criar armazenamentos de vetores adaptáveis. Configure um mecanismo de gerenciamento de subscrição para controlar quais observadores monitoram os dados e atualizam suas

Agente RAG no n8n: guia prático

Agente RAG no n8n: guia prático

Importe o template do Agente RAG fornecido e configure-o no n8n. Conecte-o à sua base de conhecimento e teste a busca aprimorada com cálculos e análises.

Agente RAG AI Local com n8n

Agente RAG AI Local com n8n

Importe o template do Agente RAG AI para o n8n. Configure a base de conhecimento e defina seu agente para pesquisas locais, acessando documentos e executando consultas SQL em arquivos CSV.

Pesquisa de Arquivos com RAG (OpenAI)

Pesquisa de Arquivos com RAG (OpenAI)

Baixe o código do curso no link fornecido e utilize-o para implementar a ferramenta RAG da OpenAI em seus projetos. Conecte sua base de dados e personalize os resultados da busca.

RAG: Melhore o desempenho do seu modelo

RAG: Melhore o desempenho do seu modelo

Otimize seu modelo RAG usando técnicas de chunking, modelos de embedding e automação com n8n e Vectorize.io. Reduza desperdício de tokens e melhore a eficiência.

API OpenAI: Crie seu Sistema RAG!

API OpenAI: Crie seu Sistema RAG!

Use a API de Respostas do OpenAI para criar um sistema RAG. Carregue documentos, recupere fragmentos relevantes e gere respostas, avaliando o pipeline para garantir seu funcionamento.

Construindo Agentes de IA: Guia Completo

Construindo Agentes de IA: Guia Completo

Para aplicar o conteúdo, estude os componentes de agentes de IA, os frameworks React, Chain of Thought e Tree of Thought, e como usar extensões e armazenamento de dados para melhorar seu desempenho.

Crie um Agente RAG no n8n

Crie um Agente RAG no n8n

Para criar o Agente RAG, você precisará pré-processar documentos, configurar as credenciais do Google Drive no n8n, criar um índice Pinecone, adicionar um modelo de incorporação e carregar os documentos para o banco de d

KAG: Raciocínio Avançado em RAG

KAG: Raciocínio Avançado em RAG

Configure o KAG via Docker, crie e gerencie bases de conhecimento e consulte-as para aprimorar sistemas RAG com raciocínio avançado.

Vectorize: RAG em Ação!

Vectorize: RAG em Ação!

Utilize o Vectorize para processar documentos e extrair dados. Crie pipelines RAG, ajuste a recuperação e realize buscas vetoriais.

Inteligência Artificial

Auto-LLM: Crie Aplicações LLM Complexas em Segundos com RAG e APIs

Introdução ao Auto-LLM A criação de aplicações complexas baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) pode ser uma tarefa desafiadora e frustrante. Desenvolvedores frequentemente enfrentam a necessidade de configurar meticulosamente os LLMs, integrar armazenamento externo, gerenciar embeddings, configurar APIs e conectar bancos de dados vetoriais. Esse processo não

Inteligência Artificial

LLMWare: Revolucionando o Desenvolvimento de Aplicações LLM com RAG

O ano de 2024 promete ser um marco revolucionário no desenvolvimento de aplicações baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs). Com a crescente integração da técnica de Geração Aumentada por Recuperação (RAG - Retrieval Augmented Generation), desenvolvedores estão descobrindo novas formas de criar aplicações LLM mais precisas e

Inteligência Artificial

Embedchain: Revolucionando a Criação de Aplicações RAG com IA e Integração Front-End

Introdução ao Embedchain e Seus Avanços Recentes O universo da inteligência artificial (IA) generativa está em constante expansão, e ferramentas que simplificam a criação de aplicações robustas são cada vez mais cruciais. Nesse cenário, o Embedchain se destaca como um poderoso framework de código aberto para Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ele

Inteligência Artificial

RAGFlow: Revolucionando a Extração de Dados para Inteligência Artificial com RAG de Código Aberto

Introdução à Extração de Dados Inteligente com RAGFlow Um dos maiores desafios no desenvolvimento de aplicações com Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) é a extração de dados limpos e precisos, especialmente de formatos complexos como PDFs. A qualidade dos dados de entrada impacta diretamente a relevância e a confiabilidade das

Inteligência Artificial

LangFlow: A Revolução no Desenvolvimento de Aplicações Multi-Agente e RAG com IA

O que é LangFlow? Uma Alternativa Open Source ao Flowise No dinâmico universo da Inteligência Artificial, ferramentas que simplificam a criação e o deploy de aplicações complexas são cada vez mais valorizadas. Nesse contexto, surge o LangFlow, um framework visual, open-source e baseado em Python, projetado para a construção de

Inteligência Artificial

Vectorize: O Novo Motor RAG para Otimizar Aplicações de Inteligência Artificial

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) tornou-se uma técnica fundamental no desenvolvimento de aplicações de Inteligência Artificial (IA) mais precisas e contextualmente relevantes. No entanto, otimizar pipelines RAG pode ser um desafio complexo. Surge então o Vectorize, um novo e promissor motor RAG projetado para simplificar e aprimorar esse processo,

Inteligência Artificial

RAG: Desvendando o Futuro da Inteligência Artificial com Geração Aumentada por Recuperação

Entendendo o RAG: Uma Abordagem Inovadora para a IA Conversacional A Inteligência Artificial (IA), especialmente os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) como o ChatGPT, tem demonstrado um potencial extraordinário para transformar a forma como interagimos com a tecnologia. No entanto, um desafio persistente tem sido a tendência desses modelos a

Inteligência Artificial

Além da Busca Vetorial: Por que as Knowledge Bases do MindsDB são Cruciais para Soluções RAG Completas

Introdução à Geração Aumentada por Recuperação (RAG) A Geração Aumentada por Recuperação, ou RAG (Retrieval Augmented Generation), é uma técnica de inteligência artificial que aprimora os modelos de linguagem grandes (LLMs), como o GPT-4, ao conectá-los a fontes de dados externas. Essa abordagem permite que os LLMs gerem respostas mais