Construindo um Chatbot RAG com Python, LangChain e pgvector

Quer construir aplicações de IA que realmente entendam seus dados específicos? Retrieval-Augmented Generation (RAG) é o padrão moderno para criar chatbots que vão além dos dados de treinamento genéricos para entregar respostas precisas e conscientes do contexto. Este curso ensina como projetar e implementar um pipeline RAG prático usando Python, LangChain e pgvector. Você aprenderá como preparar documentos de texto, gerar embeddings semânticos, armazená-los em um banco de dados vetorial e conectar um Large Language Model (LLM) para recuperar respostas altamente relevantes e específicas do domínio. O que você aprenderá: • Entender a arquitetura fundamental e a terminologia de Retrieval-Augmented Generation. • Processar e fragmentar dados de texto personalizados para geração e recuperação otimizadas de embeddings. • Configurar pgvector para armazenar e pesquisar representações vetoriais de forma eficiente. • Construir fluxos de trabalho de IA modulares e escaláveis usando o framework LangChain. • Aplicar fundamentos modernos de prompt engineering para reduzir alucinações e melhorar a precisão. • Implementar padrões de recuperação que conectam sua base de conhecimento diretamente a um LLM. O curso começa com conceitos fundamentais de busca vetorial e embeddings antes de guiá-lo por exercícios práticos de codificação baseados em texto. Passo a passo, você lerá as explicações e escreverá código para construir um sistema RAG completo, desde a ingestão inicial de dados até o pipeline de conversação final. Projetado para desenvolvedores backend, entusiastas de dados e programadores Python que são iniciantes em engenharia de IA e desejam dominar chatbots personalizados sem experiência prévia em machine learning. Comece a construir assistentes de IA inteligentes e orientados a dados hoje mesmo.