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Blog Análise Macro – Desde 2011, encontrando a verdade nos dados

Introdução ao AutoGen: Agentes Inteligentes na Análise Financeira

O AutoGen é um framework da Microsoft que permite criar agentes de IA colaborativos. Na área financeira, pode automatizar a coleta de dados, cálculos de indicadores e geração de relatórios. Este artigo apresenta os conceitos básicos e um exemplo aplicado a ações de empresas.

Como usar LangGraph e LLMs para prever a inflação no Brasil

Este post apresenta um estudo de caso sobre como utilizar o LangGraph e modelos de linguagem para estruturar um sistema multiagente voltado à previsão do IPCA. O exercício cria um sistema que utiliza-se de personas analíticas que trabalham em paralelo, permitindo validar previsões, calcular métricas de erro e consolidar relatórios automatizados. A abordagem demonstra como fluxos multiagentes podem apoiar a análise econômica, oferecendo múltiplas perspectivas e maior consistência nos resultados.

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.

Shiny + Agentes de IA: como criar aplicativos web inteligentes

A combinação de interfaces de usuário interativas com o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está abrindo um universo de possibilidades. Imagine criar um aplicativo web que não apenas exibe dados, mas também conversa com o usuário, respondendo a perguntas complexas com base em uma base de conhecimento específica. Usando Shiny para Python e ferramentas de IA como as do Google, isso é mais acessível do que nunca.

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.

Como criar um Agente de IA visualizador de dados

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.

Criando um Simples Assistente de Pesquisa com LangGraph

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.