🔥 Você quer aprender a criar uma IA que vai além das respostas padrão? Neste tutorial completo, você vai descobrir como utilizar o poder dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) como o ChatGPT, combinado com a técnica RAG (Retrieval-Augmented Generation), para criar uma Inteligência Artificial personalizada que responde com base em dados específicos que você fornece!
🚀 O que você vai aprender?
Capítulos:
[00:00] Introdução ao Tutorial e Objetivo
[01:00] O que é RAG e sua Importância
[03:45] Visão Geral dos Modelos LLM
[06:30] Exemplo de Aplicação Prática com ChatGPT
[09:15] Necessidade de Dados Privados e Sensíveis
[11:50] Pipeline do Sistema RAG
[14:20] Banco de Dados Vetoriais e Embeddings
[17:05] Utilizando Hugging Face e LangChain
[19:45] Integração de LLMs e Dados Externos
[23:00] Carregamento de Documentos no LangChain
[26:30] Criação e Armazenamento de Embeddings
[29:00] Consultas e Recuperação de Dados
[32:10] Exemplos Práticos de Perguntas e Respostas
[35:45] Considerações Finais e Futuras Aplicações
💡 Este vídeo é perfeito para:
* Desenvolvedores que querem avançar no uso de IA em projetos práticos.
* Estudantes de ciência de dados e machine learning que desejam aprender as técnicas mais atuais de integração de IA.
* Entusiastas de Inteligência Artificial que querem ir além do básico com ChatGPT.
🎓 O que você vai aprender:
1. Como integrar LLMs com dados adicionais usando RAG.
2. Como carregar documentos, criar embeddings e armazená-los em bancos de dados vetoriais.
3. Como rodar modelos de IA potentes mesmo em CPUs simples, com LangChain e Hugging Face.
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