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Execute um processo de IA que lê cartelas de bingo e verifica se os números formam um bingo, usando LLMs locais com o Ollama para a inferência e o Nginx como camada de segurança para SSL e autenticação.
Continue lendo: IA local com Ollama e Nginx: um guia para validação automatizada →
Neste tutorial vamos explorar um exemplo simples de como resumir notícias de diversas fontes e idiomas usando inteligência artificial.
Como desenvolver um chatbot de IA usando RAG, Qdrant como banco de dados vetorial e um agente para gerenciar a memória, com uma interface gráfica (GUI).
Continue lendo: Chatbot de IA com RAG, memória e interface de usuário →
Como usar o framework AutoGen para construir um agente que responde perguntas com base em documentos armazenados em um banco de dados vetorial, com Azure OpenAI.
Continue lendo: Como usar o AutoGen para construir um agente de IA →
Como transformar um vídeo em um tutorial escrito com inteligência artificial: extrair frames, convertê-los para base64 e usar o modelo multimodal GPT-4o do Azure OpenAI para escrever o tutorial a partir deles.
Como trabalhar com o ChromaDB, um banco de dados de vetores de embeddings: subir um servidor com autenticação no Docker e depois criar coleções, adicionar documentos e consultá-los em Python.
Como criar um agente de IA que responde perguntas usando o Active Directory e uma base de conhecimento (KB), com LangChain e Azure.
Como configurar um bot de IA com documentos e memória (RAG com histórico de chat) usando Azure OpenAI e LangChain.
Como construir um bot de perguntas e respostas em Python com um large language model (LLM) local e documentos guardados em uma pasta, usando LangChain, Chroma e embeddings do sentence-transformers.
Continue lendo: QA AI Bot usando um LLM local e documentos →
Neste tutorial vamos criar um bot de IA simples que responde perguntas usando Python e Azure OpenAI: um sistema básico capaz de manter uma conversa interativa de perguntas e respostas pela linha de comando.
