Desenvolvimento de aplicativos de IA gerativos com RAG e LangChain

Para preencher essa lacuna, os desenvolvedores modernos usam a geração aumentada de recuperação (RAG, Retrieval-Augmented Generation) para criar aplicativos de IA com reconhecimento de contexto. Neste curso baseado em texto, você aprenderá a projetar, construir e implantar aplicativos RAG personalizados a partir do zero.Você obterá uma compreensão profunda de como a LangChain coordena a ingestão de dados, o armazenamento de vetores e a orquestração imediata para gerar respostas de IA altamente precisas e orientadas por dados. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental da Geração Aumentada de Recuperação (RAG) e como ela aprimora os modelos de linguagem grandes. - Carregue e processe diversos formatos de documentos usando os modernos carregadores de documentos LangChain e estratégias de divisão de texto. - Gere incorporações vetoriais e armazene-as em bancos de dados vetorias para uma pesquisa semântica eficiente. - Construa prompts robustos e gerencie o contexto da conversa usando padrões modernos de orquestração LangChain. - Crie aplicativos de IA generativos completos que respondam a perguntas com precisão usando seus próprios conjuntos de dados personalizados. O curso começa com conceitos fundamentais de IA e RAG antes de guiá-lo passo a passo através da ingestão de documentos, integração de banco de dados vetoriais e construção final de aplicativos.Você lerá explicações claras e revisará trechos de código práticos projetados para desenvolver suas habilidades progressivamente. Este curso é projetado para iniciantes, desenvolvedores e entusiastas da tecnologia que desejam criar seu primeiro aplicativo de IA conectado a dados.Não é necessário conhecimento prévio em aprendizado de máquina, embora uma familiaridade básica com o Python seja útil. Comece a ler hoje para desbloquear o potencial da IA generativa com reconhecimento de contexto.