Inteligência Aumentada com RAG, GraphRAG e Agentic RAG
Curso completo de Inteligência Artificial ministrado por DSA
0 alunos12h 49min · 185 aulasAutor / Escola: DS
Sobre o curso
Inteligência Aumentada com RAG, GraphRAG e Agentic RAG, produzido por DSA, disponível na plataforma Mestre dos Cursos.
Ementa
14 módulos · 185 aulas002 - Navegando pela Data Science AcademyAmostra1:33
004 - Apresentação da DSA1:17
005 - Apresentação dos Instrutores2:33
008 - Conteúdo Programático2:52
010 - Abordagem ao Curso2:45
011 - Avaliação e Certificado de Conclusão2:46
020 - Iniciando a Jornada de Aprendizagem4:13
021 - Ferramentas Usadas no Curso3:21
027 - Preparando o Ambiente de Trabalho com Docker no MacOS5:00
028 - Preparando o Ambiente de Trabalho com Docker no Linux4:29
029 - Preparando o Ambiente de Trabalho com Docker no Windows5:49
031 - Explorando a Interface do Docker Desktop7:26
039 - Estudo de Caso - Estratégias de RAG e Suas Variantes - Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama1:40
040 - Usando LLMs no Formato Padrão - Parte 125:59
041 - Usando LLMs no Formato Padrão - Parte 223:42
042 - Compreendendo o Conceito de Alucinações de LLMs6:29
043 - O Que é e Quando Fazemos Fine-Tuning4:26
044 - Desvantagens do Fine-Tuning e Algumas Alternativas5:32
045 - Por Que Usamos RAG (Retrieval-Augmented Generation) com IA Generativa4:07
046 - Principais Razões Para Usar RAG5:41
047 - Compreendendo o Conceito de RAG Visualmente - Naive RAG5:14
048 - Como Bancos de Dados Vetoriais São Usados em RAG6:22
057 - Implementando o Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama - Instalando o Ollama5:02
058 - Implementando o Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama - Usando o LLM no Formato Padrão5:18
059 - Implementando o Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama - Criando o Ambiente Virtual5:16
060 - Implementando o Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama - Compreendendo o Funcionamento da App5:59
061 - Implementando o Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama - Construindo a Aplicação Web5:19
066 - Implementando o Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama - Criando a Cadeia de Operações5:00
067 - Implementando o Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama - Finalizando a Aplicação Web2:58
068 - Implementando o Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama - Executando a App3:19
069 - Implementando o Sistema de RAG Local com DeepSeek e Ollama - Conclusão3:32
132 - O Segredo Para Usar LLMs de Forma Efetiva Está no Contexto!3:57
137 - Projeto 2 - Visão Geral2:33
138 - Projeto 2 - Estrutura do Projeto2:37
139 - Projeto 2 - Executando o Projeto Para Compreender o Funcionamento e Objetivo - Parte 124:04
140 - Projeto 2 - Executando o Projeto Para Compreender o Funcionamento e Objetivo - Parte 226:33
143 - Projeto 2 - Construindo o Módulo de RAG Para o Sistema de Recomendação via API - Parte 266:26
144 - Projeto 2 - Construindo o Módulo de RAG Para o Sistema de Recomendação via API - Parte 364:04
146 - Projeto 2 - Construindo o Módulo de RAG Para o Sistema de Recomendação via API - Parte 565:46
148 - Projeto 2 - Módulo Para Carregar o Banco de Dados do RAG3:14
149 - Projeto 2 - Módulo Para Executar o Sistema de Recomendação com SQL, LLM e RAG - Parte 125:08
150 - Projeto 2 - Módulo Para Executar o Sistema de Recomendação com SQL, LLM e RAG - Parte 221:59
151 - Projeto 2 - Executando o Sistema de Recomendação - Parte 123:02
152 - Projeto 2 - Executando o Sistema de Recomendação - Parte 222:11
153 - Projeto 2 - Conclusão4:18
161 - Projeto 3 - Visão Geral2:07
162 - Projeto 3 - Preparando o Ambiente de Trabalho no Google Colab7:25
163 - Projeto 3 - Pacotes Python Usados no Projeto5:05
164 - Projeto 3 - Compreendendo a Fonte de Dados Para o RAG5:01
165 - Projeto 3 - Carregando os Dados Para o Módulo de RAG2:33
167 - Projeto 3 - Definindo Modelo de Embeddings Disponível no HuggingFace3:55
170 - Projeto 3 - Quem Disse Que Precisamos Colocar Todos os Dados no RAG5:37
171 - Projeto 3 - Módulo de RAG com Banco de Dados Vetorial4:13
173 - Projeto 3 - Módulo de Recuperação de Informação6:29
175 - Projeto 3 - Definindo SLM, Tokenizador, Prompt e Decode - Parte 235:26
176 - Projeto 3 - Definindo SLM, Tokenizador, Prompt e Decode - Parte 333:34
177 - Projeto 3 - Módulo de Integração Entre SLM (Small Language Model) e RAG1:56
178 - Projeto 3 - Módulo da Aplicação Web Para o Deploy2:23
179 - Projeto 3 - Executando a App do Projeto0:41
180 - Projeto 3 - Lições Aprendias e Conclusão4:03
185 - Então Você Quer Fazer Consultoria na Área de Dados e IA2:30
186 - O Trabalho de Consultoria - Prós e Contras6:31
187 - O Trabalho de Consultoria - Disciplina, Conhecimento e Apoio7:08
188 - Como Buscar o Primeiro Cliente8:23
189 - Consultoria no Brasil e no Exterior7:31
202 - Visão Geral do Projeto Prático Para Consultoria na Área de Dados com Agentes de IA2:50
203 - Arquitetura e Esboço da Solução7:24
205 - Ferramentas Usadas no Projeto - Parte 127:07
206 - Ferramentas Usadas no Projeto - Parte 225:53
208 - Construção do Módulo de Analytics - Parte 225:27
210 - Construção do Módulo de Agentes de IA - Parte 224:30
213 - Executando o Deploy Local - Parte 124:36
214 - Executando o Deploy Local - Parte 224:44
215 - Testando a Web App Localmente - Testes Unitários e Documentação2:22
217 - Deploy do Projeto no Ambiente AWS - Parte 256:04
218 - Deploy do Projeto no Ambiente AWS - Parte 354:09
219 - Deploy do Projeto no Ambiente AWS - Parte 453:58
220 - Deploy do Projeto no Ambiente AWS - Parte 556:01
221 - Executando a App via Web - Parte 123:42
222 - Executando a App via Web - Parte 228:04
224 - Conclusão3:43
275 - Vamos Mudar Nossa Abordagem de RAG e Incluir Grafos de Conhecimento4:19
281 - Projeto 5 - Visão Geral3:43
282 - Projeto 5 - Estrutura do Projeto4:10
283 - Projeto 5 - Compreendendo o Funcionamento da App - Parte 135:45
284 - Projeto 5 - Compreendendo o Funcionamento da App - Parte 234:24
285 - Projeto 5 - Compreendendo o Funcionamento da App - Parte 331:55
289 - Projeto 5 - Módulo de Processamento de Dados - Modelo de Embeddings e LLM5:31
290 - Projeto 5 - Módulo de Processamento de Dados - Método Construtor3:29
291 - Projeto 5 - Módulo de Processamento de Dados - Split de Documentos2:30
292 - Projeto 5 - Módulo de Processamento de Dados - Geração de Embeddings Por Chunk3:57
299 - Projeto 5 - Organizando os Arquivos em Disco1:43
302 - Projeto 5 - Módulo Para Gerar o Grafo de Conhecimento - Inicializando o Grafo2:49
303 - Projeto 5 - Módulo Para Gerar o Grafo de Conhecimento - Adicionando Nós ao Grafo3:50
305 - Projeto 5 - Módulo Para Gerar o Grafo de Conhecimento - Criação das Embeddings4:33
307 - Projeto 5 - Módulo Para Gerar o Grafo de Conhecimento - Calculando Peso e Adicionando Arestas4:44
308 - Projeto 5 - Módulo Para Gerar o Grafo de Conhecimento - Finalizando o Módulo6:32
310 - Projeto 5 - Módulo de GraphRAG - Classe, Métodos e Atributos - Parte 122:39
311 - Projeto 5 - Módulo de GraphRAG - Classe, Métodos e Atributos - Parte 223:53
313 - Projeto 5 - Módulo do Motor de Consultas - Classes, Métodos e Atributos - Parte 145:10
314 - Projeto 5 - Módulo do Motor de Consultas - Classes, Métodos e Atributos - Parte 245:08
315 - Projeto 5 - Módulo do Motor de Consultas - Classes, Métodos e Atributos - Parte 346:00
316 - Projeto 5 - Módulo do Motor de Consultas - Classes, Métodos e Atributos - Parte 443:55
317 - Projeto 5 - Finalizando o GraphRAG3:14
318 - Projeto 5 - Módulo da App Web com Streamlit - Parte 122:16
319 - Projeto 5 - Módulo da App Web com Streamlit - Parte 223:19
320 - Projeto 5 - Deploy da App2:35
321 - Projeto 5 - Analisando Contratos com IA Generativa - Parte 123:29
322 - Projeto 5 - Analisando Contratos com IA Generativa - Parte 221:48
323 - Projeto 5 - Conclusão2:20
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Autor / Escola: DS. Idioma: pt-BR.
R$ 29,90
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