inteligência artificial

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.

Como criar um Agente de IA analista de dados

Agentes de IA podem automatizar a coleta, tratamento e análise de indicadores econômicos, entregando insights prontos para a tomada de decisão. Combinando modelos de linguagem (LLM) avançados com ferramentas de acesso a dados, é possível construir soluções que buscam informações em tempo real e as processam de forma autônoma. Neste post mostramos uma visão geral sobre como isso tudo funciona.

Introdução ao LangGraph

LangGraph é um framework em Python desenvolvido para gerenciar o fluxo de controle de aplicações que integram um modelo de linguagem (LLM). Com ele podemos construir Agentes de IA robustos e previsíveis.

Introdução ao LlamaIndex para criação de Agentes de IA

O LlamaIndex é um conjunto completo de ferramentas para criar agentes com LLM a partir dos seus dados, utilizando índices e fluxos de trabalho. Neste post, vamos focar em três partes principais que ajudam na construção de agentes com o LlamaIndex: Componentes, Frramentas e Fluxos de Trabalho.

O que são Agentes de IA?

O que é um agente e como ele funciona? Como agentes tomam decisões usando racioncínio e planejamento? Neste artigo, nosso objetivo é investigar estas questões para construir um conhecimento fundamental sobre AI agents.