Construindo sistemas RAG agentes e modulares com LangGraph

Ao fazer a transição para o RAG modular e agentic, você pode criar aplicativos de IA que avaliam seus próprios resultados de pesquisa, corrigem erros e roteiam consultas de forma dinâmica. Este curso somente de texto orienta você através do processo de concepção e implementação de arquiteturas de recuperação avançadas.Você fará a transição de uma simples pesquisa de documentos para a construção de agentes de IA autônomos e orientados a estado usando o LangGraph. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos do RAG agentic e como ele melhora a recuperação tradicional. - Configure gráficos de estado, nós e roteamento condicional usando LangGraph. - Implementar padrões RAG corretivos para avaliar e filtrar documentos recuperados. - Aplique mecanismos de reescrita e recuperação de consultas para respostas LLM mais precisas. - Projete fluxos de trabalho modulares que lidam com consultas de usuários complexas e de várias etapas. - Pratique a construção de loops de chamada de ferramenta estruturados dentro de um sistema stateful. O curso começa com terminologia essencial e conceitos fundamentais de RAG antes de passar passo a passo pelos estados de gráfico, lógica de roteamento e loops de correção de erros.Você lerá explicações claras e analisará trechos de código estruturados projetados para ajudá-lo a construir fluxos de trabalho de IA robustos. Este programa é projetado para desenvolvedores e entusiastas de IA ansiosos para construir aplicativos de pesquisa de próxima geração, sem necessidade de experiência prévia com o LangGraph.