O que você aprenderá
- Compreender a teoria das LLMs e de conceitos fundamentais do LangChain e Hugging Face
- Integrar LLMs proprietárias (ChatGPT da OpenAI) e modelos código aberto como Llama da Meta e Phi da Microsoft
- Aprender sobre os componentes do LangChain, como chains, templates, módulos para RAG, agentes e tools
- Explorar RAG passo a passo para armazenamento e recuperação com vector stores, acessando documentos e páginas web
- Implementar agentes e tools para realizar pesquisas na internet e consultar informações atualizadas
- Implementar soluções em ambiente local, permitindo acessar modelos open source mesmo sem conexão à internet
- Construir uma aplicação que faz a sumarização automática de vídeos e que responda a perguntas sobre eles
- Desenvolver seu chatbot customizado completo com memória e criar uma interface amigável com o Streamlit
- Criar uma aplicação avançada de RAG para interagir com documentos e extrair informações relevantes utilizando chat
Requisitos
- Lógica de programação
- Programação básica em Python
Descrição
Neste curso, você se aprofundará no universo da IA Generativa com LLMs (Large Language Models), explorando o potencial da combinação entre LangChain e Python. Você implementará soluções proprietárias (ChatGPT) e modelos open source modernos, como Llama e Phi. Por meio de projetos práticos e reais, você desenvolverá aplicações inovadoras, incluindo um assistente virtual personalizado e um chatbot que interage com documentos e vídeos. Vamos explorar técnicas avançadas como RAG e agentes, além de utilizar ferramentas como Streamlit para criar interfaces intuitivas. Você aprenderá a utilizar essas tecnologias gratuitamente no Google Colab e também a executar os projetos em ambiente local.
Na introdução, você será apresentado à teoria dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e seus conceitos fundamentais. Além disso, será explorado o ecossistema da Hugging Face, que oferece soluções modernas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Você aprenderá a implementar LLMs utilizando tanto o pipeline da Hugging Face quanto a biblioteca LangChain, compreendendo as vantagens de cada abordagem.
Na segunda parte, será abordado o domínio da LangChain. Você aprenderá a acessar modelos de código aberto, como o Llama da Meta e o Phi da Microsoft, além de LLMs proprietárias, como o ChatGPT da OpenAI. Será explicado como realizar a quantização de modelos, com o objetivo de melhorar a performance e a escalabilidade. Também serão apresentados os principais componentes do LangChain, como chains, templates e tools, e como utilizá-los para desenvolver soluções robustas em PLN. Técnicas de engenharia de prompt serão abordadas para ajudar a obter resultados mais precisos. O conceito de RAG (Retrieval-Augmented Generation) será explorado, incluindo o processo de armazenamento e recuperação de informações. Você aprenderá a implementar bancos de dados vetoriais (vector stores) e entenderá a importância dos embeddings e como utilizá-los de forma eficaz. Também será mostrado como usar RAG para interagir com documentos em PDF e páginas da internet. Além disso, você terá a oportunidade de explorar a integração de agentes e ferramentas, como o uso de LLMs para realizar pesquisas na internet e consultar informações recentes. As soluções serão implementadas em ambiente local, o que permitirá acessar modelos open source mesmo sem conexão à internet.
Na fase de desenvolvimento de projetos práticos, você aprenderá a criar um chatbot customizado com interface e memória para perguntas e respostas (Q&A). Também será ensinado como desenvolver aplicações interativas utilizando a ferramenta Streamlit, facilitando a criação de interfaces intuitivas. Um dos projetos envolverá o desenvolvimento de uma aplicação avançada que utiliza o RAG para interagir com múltiplos documentos e extrair informações relevantes através de uma interface de chat. Outro projeto consistirá em construir uma aplicação que realiza a sumarização automática de vídeos e responde a perguntas relacionadas, resultando em uma ferramenta poderosa para a compreensão automática e instantânea de vídeos.
Para quem é este curso
- Profissionais e entusiastas da área de inteligência artificial que desejam explorar o uso de LLMs
- Profissionais que desejam implementar LLMs em suas próprias aplicações
- Alunos que buscam adquirir mais conhecimento em PLN e aprender a como implementar soluções modernas
- Profissionais de outras áreas que desejam aprender como usar modelos de linguagem em aplicações reais
- Desenvolvedores que desejam expandir suas habilidades com IA generativa
- Pesquisadores que buscam explorar avanços em LLMs e suas aplicações práticas
Publicado em setembro de 2024
