O que você aprenderá_
- Domine a integração de LLMs com bancos de dados vetoriais utilizando o LlamaIndex
- Aprenda a implementar sistemas de recomendação eficientes para buscadores de livros
- Aplique técnicas de RAG para melhorar a relevância das respostas em sistemas de busca
- Desenvolva pipelines de dados robustos e crie MVPs funcionais com Gradio
Público alvo_
Desenvolvedores, cientistas de dados e entusiastas de IA que desejam aprimorar suas habilidades na integração de modelos de linguagem de grande porte (LLMs) com bancos de dados vetoriais, utilizando o LlamaIndex para criar sistemas de recomendação e buscadores mais eficientes.
Igor Nascimento Alves
Sou graduado em Ciência da Computação. Atuo como instrutor de Data Science e Machine Learning no Grupo Alura, tendo como principais interesses na tecnologia: criação de modelos e análise de dados. Nas horas vagas assisto e analiso dados de basquete e adoro ouvir podcasts de humor como Nerdcast e Jujubacast.
Curso atualizado em 25/07/2025
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Aplicando LLM na recomendação de livros
- Utilizando LLMs com Llamaindex
- Recomendando livros com LLMs
Construindo recomendações que existem na base de dados
- Passando toda a base de livros a LLM
- Fazendo recomendações mais precisas
Criando uma base vetorial
- Carregando dados da base estruturada
- Embedding dos dados
- Montando pipeline
- Buscando por TopK resultados
Nova fonte de dados
- Carregando dados da base não estruturada
- Consulta multidocumento
Publicando MVP
- Preparando pipeline
- Subindo aplicação Gradio
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Formação
LlamaIndex
8h
De curso
47
Atividades
Escola
Inteligência Artificial
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Sílvia Grasiella Moreira Almeida
Felipe Segundo De Alexandre Monteiro
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Paulo Henrique de Almeida
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