Abaixo gráfico com dados [de 2007] sobre o gasto público em educação ao redor do mundo. O Brasil aparece com 5,1% do PIB. Os Emirados Árabes aparecem no último lugar da lista, com apenas 0,9%. Cuba é a líder, com 11,9%. O gasto médio ficou em 4,6%. É mais uma evidência, portanto, que o Brasil não investe tão pouco assim em educação. Os dados são da UNESCO.
OBS: A opção por 2007 é porque é o último dado disponível para o Brasil.
Nesta postagem, mostramos como construir um pipeline simples de RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o LangChain, o modelo Gemini 2.0 Flash e o Vector Database Chroma. Utilizamos como exemplo o Relatório de Inflação de junho de 2025 do Banco Central do Brasil. O fluxo envolve o download e leitura do PDF, divisão do texto com RecursiveCharacterTextSplitter, geração de embeddings com Gemini, armazenamento vetorial com Chroma e busca semântica para responder perguntas com base no conteúdo do relatório. É uma aplicação prática e didática para economistas que desejam integrar IA ao seu fluxo de análise.
Neste post, mostramos como construir um agente de código em Python utilizando LangGraph, LangChain e Gemini. A proposta é construir um protótipo para automatizar o ciclo completo de geração, execução e correção de código com o uso de LLMs, organizando o processo em um grafo de estados.
Neste post, vamos mostrar como você pode criar um agente que interpreta e executa código Python em tempo real, utilizando o REPL-Tool e um LLM da família Gemini. Começamos com um exemplo genérico e, em seguida, aplicamos a mesma estrutura à análise econômica de uma série histórica do IPCA.
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