- 01Automatizando ingestão de dados para RAG com PythonAutomatizar a ingestão de dados é essencial para manter sistemas RAG atualizados e eficientes. Com Python, é possível ler fontes diversas, gerar embeddings em lote, atualizar vetores no Qdrant e agendar tarefas recorrentes, garantindo que o pipeline de IA local esteja sempre pronto para responder com informações recentes.
- 02Respostas automáticas e agentes: scripts que agem com LLMAgentes são scripts que usam LLMs para tomar decisões e executar tarefas automaticamente. Eles permitem automatizar respostas e fluxos de trabalho, com rastreabilidade e logs para garantir controle e auditoria.
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