Introdução ao RAG: Crie aplicativos LLM confiáveis com LangChain

Modelos de linguagem grandes são poderosos, mas muitas vezes lutam com informações desatualizadas e erros factuais. A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) resolve isso ancorando as respostas do modelo em dados reais e verificáveis. Este curso escrito fornece um caminho claro e passo a passo para entender e implementar este padrão essencial de IA. Você fará a transição da compreensão da teoria básica para a estruturação de pipelines de dados e a construção de um assistente funcional e conectado a dados. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central da Geração de Recuperação-Augmentada e como ela evita alucinações de modelo. - Configurar carregadores de documentos e divisores de texto para preparar dados brutos para armazenamento de vetores. - Implemente bancos de dados vetoriais e pesquisa semântica para recuperar contexto altamente relevante. - Projete prompts eficazes que combinam o conhecimento recuperado com as consultas do usuário. - Construa pipelines RAG de ponta a ponta usando LangChain para alimentar aplicativos inteligentes. - Crie uma interface de usuário simples usando Streamlit para interagir com seus modelos conectados a dados. O curso começa com a terminologia essencial e a mecânica conceitual da recuperação de informações. Você então progredirá através de guias baseados em texto que abrangem ingestão de dados, incorporações de vetores e integração de pipeline. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e iniciantes curiosos sobre engenharia de IA. Nenhuma experiência prévia com RAG ou LangChain é necessária, embora uma compreensão básica de Python seja útil. Comece a criar aplicativos de modelo de linguagem mais inteligentes e confiáveis hoje mesmo.