Construindo sistemas de IA agente com bancos de dados vetoriais e RAG

Os modelos tradicionais de IA são limitados por dados de treinamento estáticos, mas os sistemas inteligentes modernos devem se adaptar e recuperar informações dinamicamente. Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais da IA Agentic, onde agentes autônomos tomam decisões e obtêm conhecimento em tempo real. Ao ler nossas explicações estruturadas e analisar trechos de código práticos, você entenderá como conectar modelos de linguagem grandes a bancos de dados vetoriais usando Retrieval-Augmented Generation (RAG). Você passará de entender prompts simples para arquitetar sistemas que possam pesquisar, raciocinar e agir. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central da IA Agentic autônoma e como ela difere das configurações padrão do LLM - Configurar bancos de dados vetoriais para armazenar, indexar e consultar incorporações de documentos de alta dimensão - Implemente padrões de geração aumentada de recuperação para aterrar respostas de IA em dados em tempo real - Projete fluxos de trabalho agentic usando loops de uso de ferramentas, planejamento e auto-reflexão - Aplique técnicas de filtragem de metadados e pesquisa semântica para melhorar a precisão da recuperação - Pratique escrever código de orquestração limpo através de passos passo a passo escritos O curso começa com terminologia essencial, explicando incorporações vetoriais e a mecânica da pesquisa semântica, antes de passar para padrões de design agentic e estratégias de orquestração. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e profissionais de tecnologia novos para a orquestração de IA, não exigindo experiência prévia com bancos de dados vetoriais. Comece a ler hoje para criar aplicativos de IA mais inteligentes e sensíveis ao contexto.