Ia Local
IA Local em Minutos: Guia Rápido
Clone o repositório self-hosted-AI-starter-kit, configure o ambiente Docker, o agente AI, o banco de vetores e a integração com o Google Drive. Execute o fluxo de trabalho no n8n.
RAG
LangGraph
Domine Agentes IA com LangGraph
Implemente fluxos de trabalho com human-in-the-loop, gerencie memória (curto e longo prazo) e crie agentes RAG com LangGraph. Construa uma aplicação full-stack para implantar seu agente.
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Agente RAG: O Futuro do RAG
Este tutorial demonstra a construção de um agente RAG usando Pydantic AI e Supabase. Você precisará conectar ao Supabase, criar uma base de conhecimento e implementar o agente RAG.
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Agente IA: Diferenças e Aplicações
Entenda as diferenças entre AI Assistants, AI Agents e RAG. Aplique esse conhecimento para construir um agente IA para seu negócio.
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Agente RAG com DeepSeek R1: Guia Rápido
Configure um agente RAG usando SmolAgents, integrando o DeepSeek R1 para raciocínio profundo. Crie uma base de conhecimento local (ex: ChromaDB) e configure LLMs locais (ex: Ollama).
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Supabase Local: Guia Rápido
Instale o pacote AI local com Supabase via Docker. Configure a Supabase como banco de dados SQL ou para RAG com PGVector, seguindo as instruções do vídeo e links fornecidos.
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Padrão Observer + RAG: Armazenamentos Adaptáveis
Implemente o Padrão Observer em um sistema RAG para criar armazenamentos de vetores adaptáveis. Configure um mecanismo de gerenciamento de subscrição para controlar quais observadores monitoram os dados e atualizam suas
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Agente RAG no n8n: guia prático
Importe o template do Agente RAG fornecido e configure-o no n8n. Conecte-o à sua base de conhecimento e teste a busca aprimorada com cálculos e análises.
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Agente RAG AI Local com n8n
Importe o template do Agente RAG AI para o n8n. Configure a base de conhecimento e defina seu agente para pesquisas locais, acessando documentos e executando consultas SQL em arquivos CSV.
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Pesquisa de Arquivos com RAG (OpenAI)
Baixe o código do curso no link fornecido e utilize-o para implementar a ferramenta RAG da OpenAI em seus projetos. Conecte sua base de dados e personalize os resultados da busca.
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RAG: Melhore o desempenho do seu modelo
Otimize seu modelo RAG usando técnicas de chunking, modelos de embedding e automação com n8n e Vectorize.io. Reduza desperdício de tokens e melhore a eficiência.
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API OpenAI: Crie seu Sistema RAG!
Use a API de Respostas do OpenAI para criar um sistema RAG. Carregue documentos, recupere fragmentos relevantes e gere respostas, avaliando o pipeline para garantir seu funcionamento.