Uma das grandes vantagens de se utilizar linguagens de programação é poder criar scripts que automatizam tarefas corriqueiras. Aqui, por exemplo, mostro como é possível criar em segundos uma apresentação em RMarkdown para o IBC-Br, índice de nível de atividade do Banco Central.
O script faz parte do novo curso de Análise de Conjuntura da Análise Macro. Saiba mais em: https://analisemacro.com.br/cursos/macroeconomia-aplicada/analise-de-conjuntura-usando-o-r/
Implementação de um sistema Adaptive RAG em Python com LangChain e LangGraph, aplicado às atas do COPOM para gerar respostas rápidas, precisas e fundamentadas.
O exercício utiliza o LangGraph para criar personas fictícias de analistas econômicos, entrevistá-las com um especialista fictício e, a partir dessas interações, gerar relatórios técnicos usando LLMs, buscas na web e execução paralela.
A criação de agentes de Inteligência Artificial (IA) capazes de transformar dados brutos em visualizações claras e informativas está se tornando cada vez mais acessível. Esses agentes podem automatizar tarefas complexas, desde a coleta de dados de diversas fontes até a geração de gráficos e tabelas, permitindo que os usuários foquem na análise e na tomada de decisões. Este post explora o processo de construção de um agente de IA para visualização de dados, destacando as ferramentas e os conceitos fundamentais envolvidos.
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