Construindo RAG multimodal com LangChain, Gemini e Chroma

Os aplicativos de IA modernos exigem mais do que a geração de texto básico; eles precisam da capacidade de pesquisar, raciocinar e sintetizar informações em vários formatos, incluindo texto e imagens. Este curso fornece uma introdução clara e passo a passo à Geração Aumentada de Recuperação (RAG) e arquiteturas multimodais. Você entenderá como conectar modelos de fundação multimodal a lojas de vetores privadas, permitindo que seus aplicativos forneçam respostas precisas e fundamentadas a partir de material de origem complexo. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de Recuperação-Geração Aumentada e incorporações multimodais - Configurar lojas de vetores Chroma para armazenar, indexar e consultar texto e dados visuais - Integre o LangChain para orquestrar a recuperação de contexto, a construção imediata e a execução do modelo - Conecte o Gemini Pro e o Vertex AI para processar consultas multimodais perfeitamente - Aplique técnicas robustas de processamento de documentos para segmentar e estruturar mídia mista - Implementar padrões modernos de engenharia rápida e práticas de avaliação de recuperação Começando com terminologia fundamental e visão geral da arquitetura, os módulos baseados em texto orientam você através de exemplos práticos de código e padrões de implementação. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software, profissionais de dados e iniciantes em IA generativa que desejam expandir além de chatbots simples sem exigir experiência prévia em aprendizado profundo. Comece a ler hoje para construir tubulações de recuperação multimodal confiáveis e prontas para produção.