RAG multimodal com LlamaIndex, Gemini e Qdrant

Os aplicativos de IA modernos precisam recuperar e raciocinar sobre diversas fontes de dados, incluindo texto e imagens. Este guia abrangente baseado em texto ensina como construir sistemas robustos de geração aumentada de recuperação multimodal passo a passo. Você aprenderá a conectar a pesquisa vetorial de ponta com modelos de linguagem multimodal para responder a perguntas complexas e ricas em contexto. O que você aprenderá: Entenda os princípios básicos, terminologia e fluxos de trabalho das arquiteturas RAG multimodais; Configurar e gerenciar bancos de dados vetoriais Qdrant para armazenar e consultar incorporações multidimensionais; Integrar modelos Gemini e LlamaIndex para recuperação e geração contínuas; Processar, fragmentar e indexar documentos contendo texto e imagem Aplicar padrões de engenharia rápida e estratégias de avaliação de recuperação para saídas precisas. O curso começa com definições essenciais e conceitos básicos antes de guiá-lo através de passos estruturados de código escrito e exercícios de implementação. Projetado para desenvolvedores e entusiastas de IA que desejam expandir além de pipelines somente de texto, sem necessidade de experiência prévia com RAG. Comece a ler hoje e crie seu primeiro sistema de recuperação multimodal.