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.
Neste post, vamos explorar o fluxo completo de trabalho de um Agente de IA — um ciclo que definimos como Pensamento-Ação-Observação. Ao final, criamos um exemplo de Agente de IA que responde perguntas sobre dados econômicos.
Um aspecto crucial dos Agentes de IA é a sua capacidade de tomar ações, que acontecem por meio do uso de Ferramentas (Tools). Neste artigo, vamos aprender o que são Tools, como defini-las de forma eficaz e como integrá-las ao seu Agente por meio da System Prompt. Ao fornecer as Tools certas para o seu Agente — e ao descrever claramente como essas Tools funcionam — você pode aumentar drasticamente o que sua IA é capaz de realizar.
Assim como os LLMs, os Small Language Models (SLMs) são Modelos de Linguagem baseados em IA em versões mais compactas, projetados para funcionar com menos recursos computacionais, menor latência e maior privacidade. Neste exercício mostramos como usar estes modelos usando API’s ou localmente através do Python.
Anteriormente, aprendemos que cada Agente precisa de um Modelo de IA em seu núcleo, e que os LLMs são o tipo mais comum de modelos de IA para esse propósito.
Agora, vamos aprender o que são LLMs e como eles impulsionam os Agentes. Esta seção oferece uma explicação técnica concisa sobre o uso de LLMs.
