Tag: langchain
- Inteligência Artificial
Este artigo apresenta um tutorial sobre como construir um Índice de Tom para as atas do Copom utilizando Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e Python. Mostramos o processo de coleta de dados via API do BCB, engenharia de prompt com o Google Gemini e calibração do índice via regressão linear para expressá-lo em unidades equivalentes à taxa Selic. O resultado é um indicador quantitativo que mede o sentimento (hawkish vs. dovish) da comunicação do Banco Central.
- Data Science
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.
- Data Science
Criar um Agente de IA Econometrista envolve construir um sistema autônomo capaz de entender uma solicitação em linguagem natural, buscar dados econômicos, realizar análises e aplicar modelos econométricos para entregar uma resposta completa. A abordagem mais eficaz é estruturar o sistema em múltiplos agentes especializados, cada um com um papel definido, que colaboram para resolver a tarefa. Neste post abordamos o desenvolvimento deste sistema de IA com Python.
- Data Science
Neste post, vamos dar o primeiro passo rumo à construção de Agentes de IA mais sofisticados, capazes de tomar decisões, interagir com ferramentas externas e lidar com tarefas complexas. Para isso, precisamos entender o papel dos frameworks agenticos (ou agentic frameworks) e como eles podem facilitar esse processo. Aqui introduzimos dois frameworks populares de desenvolvimento de Agentes de IA.
- Data Science
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.
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