RAG e IA agente com LangChain, LangGraph e LangSmith

À medida que os aplicativos de IA passam de interfaces de bate-papo simples para ferramentas corporativas sofisticadas, a capacidade de conectar grandes modelos de linguagem a dados externos é crucial.Este curso baseado em texto orienta você através do processo de projeto e construção de sistemas robustos de geração aumentada de recuperação (RAG) que fornecem respostas precisas e sensíveis ao contexto. Você começará com os conceitos básicos de ingestão de dados, incorporações e bancos de dados vetoriais antes de passar para estratégias avançadas de recuperação.Ao explorar ferramentas de orquestração modernas, você fará a transição de pipelines simples de consulta-resposta para arquiteturas multiagentes complexas e autônomas que podem planejar, refletir e corrigir seus próprios erros. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental do RAG, incluindo segmentação de documentos, geração de incorporação e armazenamento de banco de dados vetorial. - Implemente técnicas avançadas de recuperação, como pesquisa híbrida, reclassificação e RAG multimodal para melhorar a precisão da resposta. - Crie fluxos de trabalho de IA multiagentes e stateful usando o LangGraph para permitir a tomada de decisão e o planejamento autônomos. - Configure pipelines de avaliação, depuração e rastreamento de desempenho com o LangSmith para monitorar seu sistema em produção. - Aplique padrões de autocorreção e roteamento adaptativo para que seus agentes de IA possam validar suas próprias fontes e raciocínio. O curso começa com terminologia essencial e os conceitos básicos de pesquisa semântica, progredindo sistematicamente através de exemplos práticos de código para fluxos de trabalho agentic avançados.Você lerá explicações claras, analisará trechos de código prontos para produção e completará exercícios escritos para solidificar sua compreensão. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, profissionais de dados e entusiastas de IA que desejam criar aplicativos de IA de nível de produção.A familiaridade básica com o Python é útil, mas nenhuma experiência prévia com LangChain, LangGraph ou RAG é necessária. Comece a ler hoje para dominar a próxima geração de sistemas de IA sensíveis ao contexto.