Construindo Corrective RAG (CRAG) com LangGraph
Este post explica o conceito de Agentic CRAG (Corrective Retrieval-Augmented Generation) e sua aplicação na análise das atas do COPOM. Mostramos como combinar recuperação de informações, avaliação de relevância, correção de consultas e busca externa em um fluxo estruturado com LangGraph.
Criando Personas de Analistas com LangGraph
Este post apresenta um estudo de caso sobre a criação de um assistente de pesquisa com o LangGraph, integrando o conceito de human-in-the-loop. O sistema gera personas de analistas a partir de um tema, recebe feedback humano e ajusta as respostas de forma iterativa, garantindo resultados mais precisos e personalizados.
O que é Agentic RAG e o que o diferencia de RAG?
Neste post, explicamos o que é o Agentic RAG, como ele se diferencia do RAG tradicional e apresentamos um estudo de caso construído com base nas Atas do COPOM, mostrando passo a passo como criar um agente que busca, avalia, reescreve e responde perguntas sobre política monetária.
O que é e como funcionam Sistemas Multi-Agentes
Sistemas multi-agentes (MAS) representam uma nova forma de estruturar aplicações de inteligência artificial, especialmente úteis para lidar com problemas complexos e distribuídos. Em vez de depender de um único agente generalista, esses sistemas são compostos por múltiplos agentes especializados que colaboram, competem ou se coordenam para executar tarefas específicas. Neste post, explicamos o que são os MAS, seus principais componentes (como LLMs, ferramentas e processos) e as arquiteturas mais comuns.
Como Criar um Agente Analista para Dados da Inflação com LangGraph
Este post mostra como automatizar a análise da inflação brasileira com o uso de agentes inteligentes. Utilizando o LangGraph, integramos dados do IPCA, núcleos de inflação e grupos do índice para criar um sistema capaz de gerar análises econômicas automatizadas com base em consultas em linguagem natural.
