Inteligência Artificial

GraphRAG: recuperação de contexto com grafos

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O que você vai aprender

Entenda como o GraphRAG amplia a recuperação de contexto utilizando bancos de grafos.
Aprenda a modelar, consultar e analisar dados com o FalkorDB e a linguagem Cypher.
Integre bancos de grafos ao LangChain para desenvolver agentes inteligentes.
Implemente algoritmos de análise de grafos, como BFS, Shortest Path e PageRank.
Desenvolva uma aplicação completa com Streamlit para consultar grafos em linguagem natural.
Utilize modelos de linguagem com Ollama para enriquecer a interação com agentes de IA.

Público alvo

Pessoas desenvolvedoras, engenheiras de software, profissionais de ciência de dados e IA, além de estudantes que desejam aprender a construir aplicações com GraphRAG utilizando bancos de grafos, LangChain e modelos de linguagem para recuperação de contexto e desenvolvimento de agentes inteligentes.

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Ementa

Introdução
Apresentação das tecnologias e início do RAG
Convertendo PDF em embed no PostgreSQL
Por que utilizar RAG para IA
Explorando RAG e seus algoritmos
Desafio de RAG
Realizando as consultas no banco de dados
O que aprendemos?

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