Categoria: Inteligência Artificial Aplicada
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada,Macroeconomia e Conjuntura
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.
- Data Science,Inteligência Artificial Aplicada
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.
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada
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.
- Inteligência Artificial,Inteligência Artificial Aplicada
Neste post, mostramos passo a passo como criar um agente SQL com LangGraph para consultar dados financeiros de empresas brasileiras da CVM. O processo inclui baixar e tratar os dados (ETL), configurar o banco SQLite, criar prompts e montar um grafo de estados para que o agente interprete perguntas em linguagem natural e gere consultas SQL.
- Data Science,Inteligência Artificial Aplicada
Este tutorial exemplifica um pipeline RAG utilizando as atas do Comitê de Política Monetária – COPOM do Banco Central do Brasil (BCB). O objetivo será construir uma interface simples de chat que permita ao usuário fazer perguntas sobre as atas do comitê e obter respostas acuradas usando inteligência artificial.
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