Hoje o IBGE divulgou o IPCA (Índice de Preços ao Consumidor Amplo) de outubro. No acumulado em 12 meses, o índice atingiu inacreditáveis 9,93%.
| IPCA Mensal | IPCA Anual | |
| Jan/15 | 1.24 | 7.14 |
| Fev/15 | 1.22 | 7.70 |
| Mar/15 | 1.32 | 8.13 |
| Abr/15 | 0.71 | 8.17 |
| Mai/15 | 0.74 | 8.47 |
| Jun/15 | 0.79 | 8.89 |
| Jul/15 | 0.62 | 9.56 |
| Ago/15 | 0.22 | 9.53 |
| Set/15 | 0.54 | 9.49 |
| Out/15 | 0.82 | 9.93 |
Onde vamos parar, leitor? 🙁
Este exercício demonstra, passo a passo, como aplicar o conceito de Retrieval-Augmented Generation (RAG) com agentes inteligentes na análise de documentos econômicos. Utilizando a biblioteca SmolAgents, desenvolvemos um agente capaz de interpretar e responder a perguntas sobre as atas do COPOM com base em buscas semânticas.
Unindo conhecimentos sobre Tools, LLMs e Vector Stores, agora é hora de integrar diferentes conceitos e aprender a construir um Agente de IA completo. Neste post, nosso objetivo será criar um Agente capaz de responder perguntas sobre o cenário macroeconômico brasileiro, utilizando dados de expectativas de mercado do Boletim Focus do Banco Central do Brasil (BCB) e o framework LangChain no Python.
Este tutorial mostra como construir um supervisor multiagente usando LangGraph, integrando dois agentes especialistas: um focado em pesquisa na internet com Tavily e outro especializado em operações matemáticas. Para orquestrar esses agentes, utilizamos o modelo Gemini 2.0 da Google.
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