Trilha de Aprendizagem da Formação Processamento de Linguagem Natural 4.0
Descrevemos aqui para você a trilha de aprendizagem da Formação Processamento de Linguagem Natural 4.0, incluindo os cursos de bônus.
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Apresentamos 10 Bibliotecas Python Para Construir Aplicações com LLMs que consideramos fundamentais para quem está construindo soluções modernas com LLMs, seja em fase de experimentação, seja em produção.
Este artigo explora como ontologias fortalecem o Processamento de Linguagem Natural (PLN) e como o LangGraph possibilita a criação de Agentes de IA mais sofisticados. Abordaremos conceitos fundamentais de ontologia em PLN, o papel do LangGraph na orquestração de agentes inteligentes, exemplos de uso no mundo dos negócios, além de discutir limitações e desafios dessa abordagem. O objetivo é oferecer uma visão técnica, porém acessível, para quem está interessado em construir soluções de IA profissionais e baseadas em conhecimento.
Neste artigo vamos trazer para você um guia completo sobre LangGraph Para Construção de Agentes de IA – Arquitetura, Orquestração e Casos de Uso.
Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 5, com Infraestruturas e Protocolos (LangChain, A2A, MCP, Temporal).
LangChain é um framework de código aberto (open-source) criado para simplificar o desenvolvimento de aplicativos usando Large Language Models (LLMs), como aqueles disponibilizados por OpenAI ou Hugging Face.