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Sim Marcos, é lamentável quando essas plataformas não atualizam a documentação (ainda mais quando são gigantes da tecnologia), isso acaba prejudicando muito a comunidade.
Mas enfim, dentro dessa opção que comentamos é para aparecer essa tela onde permite baixar. Ao selecionar essa primeira opção conforme na imagem abaixo é para ir pro email o arquivo com tudo junto, incluindo as conexões
Olá!
Todos os planos da plataforma dão acesso aos mesmos cursos, o que muda é apenas o ciclo de pagamento (mensal, trimestral, semestral, anual ou vitalício).
Portanto, a diferença é apenas qual formato de pagamento faz mais sentido para você no momento. Independentemente do plano que você escolher, você terá acesso completo aos cursos de IA generativa, que são justamente os mais indicados para o seu objetivo com base nisso que você descreveu que está precisando (análises, geração de textos, imagens, vídeos, etc.)
Tente rodar o código desse Colab aqui
e se não funcionar, peço que faça o que comentei por último nesse outro tópico, e se persistir mande lá naquele tópico o print que comentei
Olá Marcos! Para exportar as conexões, tenta assim:
- Clique no ícone “Eu” na parte superior da página inicial do LinkedIn.
- Selecione Configurações e privacidade no menu suspenso.
- Clique em Privacidade dos dados à esquerda.
- Na seção Como o LinkedIn usa seus dados, clique em Obter uma cópia dos seus dados.
- Select Download larger data archive, including connections, verifications, contacts, account history, and information we infer about you based on your profile and activity.
- Selecione Solicitar arquivo.
E então você receberá um e-mail que incluirá um link no qual você pode baixar seus dados.
(Mais detalhes aqui https://www.linkedin.com/help/linkedin/answer/a566336/exportacao-de-conexoes-do-linkedin?lang=pt-BR)
Se não der certo, tente assim: https://support.linkedhelper.com/hc/pt/articles/360016337219-Exporte-seus-contatos-do-LinkedIn-para-um-arquivo-CSV-modelo-Visitar-e-Extrair-Perfis
Olá! respondi lá no outro tópico que você criou, nesse link (apenas referenciando aqui para ficar centralizado tudo num mesmo local já que se trata da mesma dúvida)
Olá, essas alterações são porque o LinkedIn está modernizando seu sistema de autenticação e adotou um padrão de mercado chamado OpenID Connect (OIDC).
Com o código do Colab que te passei na resposta anterior não está funcionando então?E essa alteração que você mencionou ter feito, deu certo?
Se ainda continuar dando erro:
Poderia me fornecer um print ou me dizer em que parte do seu código deu problema (e qual a mensagem de erro exata que apareceu? se puder dar um ctrl+C para colar aqui a mensagem exata que aparece, ou quem sabe um print do que aparece na tela).
Ou, pra ficar mais fácil, se puder compartilhar o seu Colab. Para isso clique no botão Compartilhar no topo
e deixe nessa opção de “Acesso geral” conforme imagem abaixo (e copie o link do seu Colab e cole aqui)
Que bom que conseguiu Marcos
caso volte a dar problema tente fazer o que comentei naquele outro tópico (nesse link)
Olá Marcos!
Respondi lá no outro tópico que você criou, link aqui (apenas referenciando aqui para ficar centralizado tudo num mesmo local já que se trata da mesma dúvida)
Olá Marcos!
Respondi lá no outro tópico que você criou, link aqui (apenas referenciando aqui para ficar centralizado tudo num mesmo local já que se trata da mesma dúvida)
Olá Marcos!
Se você digitou o login/senha e após dar a permissão deu esse erro ERR_CONNECTION_REFUSED então é dentro do esperado, não tem problema dar esse erro. O LinkedIn gerou um código de autorização temporário e o colocou na URL para a qual tentou te redirecionar, tudo o que você precisa fazer é “capturar” esse código manualmente.
Na URL, basta copiar o valor que aparece depois de code= e antes do &state. Esse é o seu código de autorização, e você vai usá-lo na etapa seguinte do código no Colab.
Cole esse código na variável AUTH_CODE, e continue a executar o restante, na ordem. O código completo está nesse Colab aqui
Se ficar na dúvida de como fazer, veja a aula “API do Linkedin 1“, após o minuto 12:20 é explicado isso com mais detalhes
Olá! Talvez seja algo com a sua variável template, pode ter sido reescrita ou atribuída outro valor então tente atribuir novamente para ela o valor de ChatPromptTemplate, eu testei aqui agora e funcionou. Garanta que esse trecho do seu código esteja assim:
template = ChatPromptTemplate.from_messages([
(“system”, “Você é um redator profissional”),
(“human”, “{prompt}”)
])chain_chatgpt = template | chatgpt
Olá! Verifique se o código está exatamente como do Colab aqui https://colab.research.google.com/drive/1Tbi2QkeFUVSJrWeLslnE43cBTbzEDM1w#scrollTo=q2IpNQJX0kJp
E se o problema persistir, tente usar o ngrok (mais detalhes veja a aula “Aviso sobre uso no Colab”)
Qualquer coisa compartilhe aqui seu Colab se o problema persistir
Olá André!
No Google Colab, você pode usar bibliotecas como o Diffusers (da Hugging Face) que permite gerar imagens realistas diretamente com modelos de Stable Diffusion. Ela é uma das opções mais populares e fáceis de usar para esse tipo de tarefa. O curso Domine a criação de imagens com IA explica bem como fazer isso no Colab (um exemplo é demonstrado aqui).
Outra alternativa é usar plataformas com interface gráfica de Stable Diffusion, que não exigem código. Elas são ideais se você quer resultados rápidos e com mais controle visual sobre estilo, iluminação e enquadramento. Isso é explicado no curso Imagens Avançadas com IA Generativa + Stable Diffusion. Assim, você pode escolher entre gerar as imagens diretamente via código no Colab ou criar as artes pela interface, dependendo do seu nível de familiaridade e da flexibilidade que quiser ter na criação.
Se quiser outras opções práticas de geração de imagem e sem precisar lidar com código, dê uma olhada também nas aulas 2,3,4 e 5 da seção “Imagem/vídeo para vídeo” do curso “Geração de Vídeos com Inteligência Artificial”.
Olá Joaquim! Acabei de verificar aqui, esse erro parece ser uma incompatibilidade recente com o Langchain.
Para resolver, faça assim: logo antes desse código que você enviou no print, adicione esse bloco de código: !pip install –upgrade langchain-core langchain
Após executar, o Colab vai pedir para reiniciar a sessão, portanto clique no botão de “Restart” que vai aparecer na tela. Em seguida será necessário executar novamente o bloco de código que contém os imports (necessários para executar as funções que você deseja) e rodar o bloco de código que carrega a chave de API.
Ou seja, executar nessa ordem:
!pip install –upgrade langchain-core langchain
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(( reinicia a sessão do Colab ))
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import os, getpass
os.environ[“OPENAI_API_KEY”] = getpass.getpass()
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from langchain_openai import ChatOpenAI
chatgpt = ChatOpenAI(model = “gpt-4o-mini”)…
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após isso deve dar certo, acabei de testar aqui e rodou sem erros
Olá Geilson! Isso ocorre nos 2 subnós do OpenAI ligados aos 2 nós ‘Supabase Vector Store’ (tanto do fluxo de indexação quanto do de agente)?
Quando você criou sua tabela no Supabase você deixou a dimensão igual a 3072 (valor padrão que estava no comando disponibilizado) ou alterou? Usamos 3072 devido à compatibilidade com o modelo de embedding Gemini, mas para modelos da OpenAI o valor padrão é 1536. Portanto você deve criar uma tabela especificando esse valor (alterando no comando de criação de tabela, nos dois lugares onde especifica as dimensões). Uma outra opção seria manter o 3072 como já está, mas aí dentro das configurações do nó de embedding você precisa especificar as dimensões clicando no campo “Add Option” e selecionando “Dimensions”, assim:
Se mesmo assim persistir o problema: Você consegue executar e mandar um print dos logs, que aparecem na parte inferior do painel? E também se possível abra o nó Supabase e tire print, para observar o painel de output.
Recomendo verificar também se o nó do OpenAI roda se for conectado ao Model do AI Agent (apenas para checar que a conexão com sua conta está ok). Se funcionar, seria um problema com o nó de embeddings somente.
