O que é GraphRAG e implementar usando LangChain
GraphRAG é uma técnica de recuperação de informação para LLMs que utiliza grafos de conhecimento para conectar entidades e relações, permitindo estruturar informações complexas presentes em textos. Neste exercício, mostramos como transformar as atas do Copom em um grafo capaz de compreender essas entidades e relações, respondendo a perguntas complexas de forma contextualizada. Com Python e LangChain, todo o processo se torna automatizado, simples e altamente explorável.
Criando um Retriever para Textos Econômicos com Adaptive RAG e LangGraph
Implementação de um sistema Adaptive RAG em Python com LangChain e LangGraph, aplicado às atas do COPOM para gerar respostas rápidas, precisas e fundamentadas.
Criando um Assistente de Pesquisa com LangGraph
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.
Criando um Simples Assistente de Pesquisa com LangGraph
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.
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.
