Domine Langchain: Aprenda com Casos Reais e Transforme sua Carreira com a Inteligência Artificial.
Você já imaginou estar à frente das transformações mais impactantes do século? Imagine ter em suas mãos o poder de dominar uma tecnologia que está revolucionando indústrias, impulsionando carreiras e moldando o futuro da humanidade. Bem-vindo ao mundo de Langchain e inteligência artificial!
A capacidade de entender e manipular as LLMs se tornou a chave para desbloquear oportunidades ilimitadas. Seja você um profissional ambicioso em busca de ascensão, um empreendedor visionário em busca de vantagem competitiva ou um curioso ávido por conhecimento, este é o momento de agarrar essa oportunidade com ambas as mãos.
O curso "Dominando Langchain: Experiências do Mundo Real" é mais do que uma simples jornada educacional. É um mergulho profundo em um oceano de possibilidades, onde cada conceito, cada técnica e cada exemplo é meticulosamente selecionado para capacitá-lo(a) a alcançar seus objetivos mais ambiciosos.
Não se trata apenas de aprender teoria. Aqui, você será imerso em casos reais, onde Langchain e IA se tornam catalisadores de transformações reais. Desde a automação de processos empresariais até a criação de assistentes virtuais inteligentes, você terá acesso a exemplos autênticos que ilustram o impacto tangível dessa tecnologia inovadora.
Ao se juntar a nós nesta jornada, você estará se colocando na vanguarda de uma revolução que está redefinindo os limites do possível. Prepare-se para desafiar o status quo, inspirar mudanças e moldar o futuro com suas próprias mãos.
O futuro da inteligência está ao seu alcance. O que você fará com esse poder está limitado apenas pela sua imaginação. Junte-se a nós e comece sua jornada rumo à maestria em Langchain hoje mesmo!
Conteúdo Detalhes
- Introdução Ao Curso
- O que é Langchain ?
- O que mais saber sobre Langchain
- Pré requisitos
- Pré requisitos - parte 2
- Pŕe requisitos - parte 3
- Nossa primeira aplicação
- Minha primeira chain
- Organizando nosso código
- Concatenando chains
- Teoria do Chat
- Primeiras linhas de código
- Memória
- Memória - continuação
- Sumarizando texto
- Considerações para o próximo projeto
- Loaders
- Splitters - Trabalhando com chunks
- Splitters - Codando nosso splitter
- Embedding
- Vector Store - Salvando nosso conteúdo
- Evitando duplicação
- Retrievers
- Custom Retriever
- Finalizando o projeto
- Nossa Aplicação
- Contextualizando a LLM
- OpenAI Functions
- Criando o projeto
- Tools
- Agents
- Dando contexto ao agente
- Mostrando o banco de dados ao agente
- Inserindo o DDL como contexto
- Usando a SystemMessage para forçar o uso das tools
- Memoria vs Scratchpad
- Debugging
- Custom Handler - Implementando nosso callback
- Melhorando a visualização dos logs
- AULA BÔNUS - Criando relatorio em disco
- Sobre o projeto principal
- Conhecendo o conteúdo do projeto
- Pinecone - Criando Seu Primeiro VectoreStore
- Criando o código de criação dos embeddings - Parte 1
- Criando o código de criação dos embeddings - Parte 2
- Criando o código de criação dos embeddings - Parte 3
- AULA COMPLEMENTAR - Organizando o banco de dados
- O Problema
- Paralelismo - Celery + Redis
- Instalando REDIS
- Como resolvemos o problema
- Finalizando - o código
- Introdução ao projeto
- Arquitetura do projeto
- Apresentando as opções de chains
- Apresentando a estrutura de código
- Criando o chat
- Criando nossa chain
- Explicando RunnableWithMessageHistory
- Implementando o RunnableWithMessageHistory
- Colocando o chat para trabalhar
- Entendendo BaseChatMessageHistory
- Implementando nossa memória - parte 1
- Implementando nossa memória - parte 2
- Implementando nossa memória - parte 3
- Introduzindo as conversas
- Refatorando a navegação para as conversas
- Buscando as conversas
- Refinando o código
- Salvando e carregando as conversas - parte 1
- Salvando e carregando as conversas - parte 2
- Salvando e carregando as conversas - parte 3
- Salvando e carregando as conversas - parte 4
- Adicionando novas conversas
- Streaming
- Problemática
- Preparando o frontend
- Preparando a API
- Overrride do método Stream - Implementando nossa Runnable
- Implementando nosso Callback
- Finalizando o método stream() - Resolvendo a fila
- Problemática da LLM - Ajuste
- Introdução ao módulo
- Preparando o ambiente
- Preparando as listas de objetos
- Importando as listas e criando as funções de apoio
- Implementando o seletor de componentes
- Colocando tudo para funcionar
- Coletando feedback do usuário - parte 1
- Coletando feedback do usuário - parte 2
- Testando o que foi feito
- Finalizando a aplicação - Selecionando objetos por peso do score
- Introdução a Observability e Traceability da aplicação
- Observability - criando a página de dados
- Observability - Criando a função de retorno dos dados
- Langfuse - o poder dos dados na mão
- Instalando o Langfuse
- Criando função de integração
- Integrando e "EL GRAND FINALE"
Eric Luque, criador do blog AInstens que foi criado com a missão de levar o conhecimento em tecnologia para o maior número possível de pessoas. Com a experiência de mais de 30 anos na área de tecnologia, tentamos levar conhecimento de ponta e relevante para aqueles que querem ingressar nesta jornada árdua mas extremamente prazerosa. Hoje focada em Inteligência Artificial e todas as suas vertentes, disponibilizaremos cursos que levarão o aprendiz a trabalhar na prática com áreas como visão computacional, data science, linguagem natural...
Avaliações
Perguntas Frequentes
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