Aplicações inteligentes assim e me incentiva a aprender programação. Tão inteligente quanto as aplicações e a seleção de materiais que vocês disponibilizam. Parabéns!
Mais um inscrito. Atuo com desenvolvimento de software a 14 anos. Ja passei por N mercados, agora peguei todo meu embalsamento e me voltei para IA. Parabens pelo conteudo.
Muito legal esse vídeo. Estava procurando há meses algo assim, que me fizesse entender tudo isso. Acredito que eu vá fazer a trilha Aplicações IA com Python. Obrigada.
Incrível. Raro esse tipo de conteúdo no Brasil. Parabéns Rodrigo, eu como aluno estou muito satisfeito, inclusive, queria ter mais tempo para estudar mais!
Conteúdo altíssimo nível, vou assinar com ctz, queria mt um curso focado em langchain e usando repo do huggingface. To curioso tb com bancos vetorizados e como podemos gravar o conteúdo aprendido em armazenamento, acho que seria o faiss mesmo.
00:02 Using AI to respond to customer emails 01:58 Using GPT to customize responses based on your own data. 05:55 Using GPT with personalized data is easy with Python and Link Chain library 08:13 Words in language models are translated into vectors for mathematical processing. 12:27 Setting up python.env for GPT with OpenAI access key 14:41 Setting up GPT with custom data 18:25 Using GPT for research with C data 20:06 Creating suitable prompts is crucial for good AI results 23:43 Using GPT to provide personalized course recommendations for beginner students. 25:19 Transform GPT models into interactive agents Crafted by Merlin AI.
Cara!!! Que conteúdo incrível!!! Segundo video teu que vejo, e que didática fantástica que tu tem, ao menos ao ver de um programador como eu. Sucinto, direto ponto, e explicando tudo com muita clareza. Com certeza irei adquirir algum curso de vocês!! Continue com este trabalho incrível!! ❤🙏🏻
Primeiramente parabéns pelo conteúdo Incrível! Agora gostaria de saber qual é a diferença entre treinar o ChatGPT usando Python com LangChain e Fine-tuning, e criar Assistants que utilizam arquivos diretamente ou uma loja de vetores para consulta de documentos?
Olá, agradecemos Guylherme! A primeira forma modifica a IA: você cria um modelo de IA novo, retreinado para uma tarefa ou ação específica. Já a segunda envolve sobretudo engenharia de prompts e RAG, que são técnicas complementares mas que não alteram a IA em si.
Fazer isso usando Python, LangChain e o ChatGPT é legal. Mas fazer o mesmo usando Python, LangChain e o LlamaGPT é muito mais legal. Nada como não depender de nenhuma implementação closed-source.
@@AsimovAcademy isso é importante!!! os LLM da GPT são grandes "caixas pretas" pois é um serviço proprietário.Muitas vezes, você pode encontrar um modelo de código aberto que resolve seu problema específico e que é várias ordens de grandeza menor que o ChatGPT, permitindo que você traga o modelo para seu ambiente e hospede-o você mesmo. Isso significa que você pode manter os dados sob seu controle para preocupações com privacidade e governança, além de gerenciar seus custos.😀😀
No caso pra usar um modelo de LLM local eu precisaria de uma máquina relativamente potente? Toda vez que eu for querer rodar o modelo ele vai estar consumindo memória da minha máquina? Não entendo direito com modelo open source que roda local em como ele é treinado.
Tenho 150000 email trocados com os clientes em muitos anos , gostaria de utiliza-los como aprendizado para responder novos email baseados nos históricos de compras e credito de cada um , inclusive o banco de dados de todas as notas emitidas Por onde devo começar ?
Deve tratar os dados, ou usar uma ia de visão computacional, para identificação de documentos, se escolher tratar os dados pesquisa por dados estruturados e não estruturados, e dados bruto
Muito bacana! Em vez de um arquivo com perguntas e respostas, seria possível ensinar a IA a ler um conjunto de leis e normas técnicas para responder dúvidas de usuários?
Muito bom o conteúdo do vídeo, porém utilizando o GPT da OpenAI, percebi que o modelo de incorporação usado, (text-embbedding-ada-002) tem um limite de gastos diários. Quando utilizado com um grande volume de dados, mal consigo testar por 4 horas consecutivas. Venho fazendo pesquisas de como otimizar a performance e conseguir criar embeddings sem gastar muitos tokens, mas ainda é um conteúdo bem cru na internet, algum site para indicar?
maravilhoso! estou precisando fazer um assistente que me responde a partir de um unico livro (estou estudando pra medicina e me ajudaria pra caramba entender fisiologia por exemplo) será que é possível com esse método?
É possível sim, Felipe! A diferença seria na etapa de RAG, onde, ao invés de alimentar o modelo com dados CSV, alimentaríamos com um arquivo em pdf. Abraços!
@AsimovAcademy por favor me esclareça uma dúvida. Eu não vi a varável best_practice ser preenchida. Você trata essa varável com os e-mails da Roberta da mesma forma que as perguntas e respostas do CSV?
Olá, Robson. Python em si pode ser instalado em qualquer computador e em qualquer sistema operacional. Então sim, é possível instalar Python em um servidor como os da Hostgator, desde que você tenha permissão para instalar programas e rodar código nele.
Muito interessante. Gostaria de saber se consigo implementar isso em um projeto pessoal. Ultimamente quero que o GPT analise varios livros, de tamanhos semelhante a Bíblia, o que tenho encontrado um bloquei de limite de arquivos no GPT de 200mb no total. Meus livros estão em PDF. Eu conseguiria usar esse LangChain para fazer uma pré analise da minha biblioteca baseado no assunto que eu quero abordar?
Qual é a vantagem dessa abordagem em relação à utilização direta da API Assistant da OpenAI, que permite subir todos os documentos como uma base de conhecimento para o assistente e fornecer já os prompts de como ele deve atuar?
A API assistant é uma boa opção também, porém, você estará limitado à OpenAI (e ao ChatGPT) enquanto ao utilizar RAG com LangChain, pode utilizar qualquer modelo (locais e pagos).
Difícil bater o martelo e decidir qual é "a melhor", até porque novas IAs estão surgindo a cada semana. Mas o GPT Vision (GPT-4V) funciona muito bem para isso, inclusive temos curso mostrando como usá-lo na Trilha de IA 🙂
Opa amigo, excelente vídeo, muito obrigado pelo conteúdo! Você tem algum vídeo demonstrando a utilização de algum LLM gratuito para este tipo de aplicação RAG? Procurei mas não encontrei nada específico. Por razões de política de acessibilidade não posso usar a API do OpenAI para isso. Valeu!!!
@@kosakasprakopas9768 arquivos por csv em essência separam as colunas por virgulas, se seu documento tem virgulas então seria mais interessante salvar ele em outro formato de planilha ao invés de CSV.
Estou procurando por uma solução pronta que me ofereça isso, de poder carregar uma inteligência artificial com a minha própria biblioteca de arquivos, pois não sou da área de ti. Mas até agora não encontrei. Não quero aprender a programar apenas para conseguir fazer isso.
Olá, Victor! Dá para baixar o conteúdo de emails automaticamente e mantê-lo em um banco de dados, para aí passar para o assistente. Mostramos como fazer essa automação com emails nesse curso: hub.asimov.academy/curso/consumo-e-segmentacao-de-emails/
Muito legal essa solução, busco algo parecido mas preciso criar os embeddings com base em linhas de uma tabela Postgres que contem várias informações cadastrais e diversos indicadores, ou seja, não é um documento de perguntas e respostas. E preciso que o modelo responda informações com base nos dados dessa tabela, por exemplo: Quantos metros o equipamento 001 andou ontem na atividade: Trabalhando? Isso é possível? Se sim, poderia me indicar um vídeo com algo parecido? Obrigado
Se der para exportar para arquivo csv, acaba funcionando igual ele mostrou no vídeo. Se quiser acessar diretamente a tabela do banco de dados, talvez tenha que fazer como uma API.
dá pra por o boot pra falar um pouco mais informal e responder con até 1000 caracteres.... EU não leria um email desse tamanho. E tenho um boot desse de whatsapp
Legal! Só pra eu entender... pra ter esse langchain "rodando", preciso de um servidor? já que ele vai estar fazendo uma "ponte" entre os notion e api do gpt pelo que entendi...
Outra coisa, por exemplo, você falou que poderia ter 100k de linhas e que aquele negócio de vetor iria achar a porção que melhor se encaixa para responder a pergunta, ja que o gpt nao tem capacidade pra tanto token. Isso não deixaria partes de fora? nem que pequenas, mas importantes partes. não sei se fui claro...
Sim, sempre existe o risco de parte da "melhor resposta" ficar de fora dos resultados, e isso vai depender do algoritmo usado para a busca do conteúdo relevante. Mas isso é inerente a qualquer sistema de busca. Mesmo quando usamos o Google (que provavelmente possui o algoritmo mais avançado nesse sentido), há sempre o risco de algum resultado relevante ficar de fora.
Olá, Julio! A Trilha Aplicativos IA com Python é nova e a página ainda está sendo elaborada. Logo, logo vai ao ar! Mas todos os alunos, tanto do plano anual quanto do vitalício, tem acesso garantido a ela.
Olá, espero que alguém leia a minha msg. Sou um novo dev em Python e IA, estive assistindo ao seu video e fazendo o mesmo que o video sugere fazer, no entanto quando chega no import da langchain as coisas complicam, pois creio que a bilblioteca foi atualizada e os comand/funcoes dos já não são mais os mesmos do video, tentei adaptar o meu codigo sem sucesso. eu estou com vontade de pagar e me inscrever em outros treinamentos da asimoz, mas fico receioso de o mesmo voltar a acontecer e eu naõ ter o suporte que necessito.
Olá, Alex. Para melhor atendimento e para que possamos te apresentar melhor nossos cursos, nos chame no whatsapp por gentileza. wa.me/555197100833 Adiantando, nossos alunos tem todo suporte que precisam, tanto dentro da plataforma, na nossa comunidade no discord e nas redes sociais.
É possível sim. Para isto, será necessário trocar a LLM na instanciação da Chain. Aqui está um exemplo de uso com a Gemini: python.langchain.com/docs/integrations/chat/google_generative_ai Abraços
tipo o glide consegue ler um csv e cria um web app, desejo aprender fazer parecido mais em python com streamlit, tu eh fera em pandas pode ensinar como pode fazer isso ?
![[LIVE] : ONE ลุมพินี 88 | คู่เอก "ป้อมเพชร vs อัสลามจอน"](http://i.ytimg.com/vi/1ZqTVVbMgbo/mqdefault.jpg)
Opa! Antes de ler os comentários, dá uma olhada em mais projetos com Python no nosso site: asimov.academy
rpz, acho q o legal não foi a criação do assistente, mas sim vc ter criado essa base de dados.
saudações! parabéns pelo conteúdo. onde encontro o link para o código do projeto explicado no vídeo? valeuuu
Muito bom!
Estou Estudando Análise e Desenvolvimento de sistemas
E sigo vcs desde o início da minha jornada
Vcs são muito top
🫡👏👏👏👏👏❤️❤️
Didática e conteúdos sensacionais! Meus parabéns!
Aplicações inteligentes assim e me incentiva a aprender programação. Tão inteligente quanto as aplicações e a seleção de materiais que vocês disponibilizam. Parabéns!
Agradecemos pelo seu feedback, ficamos felizes por isso. Conte conosco!
Mais um inscrito. Atuo com desenvolvimento de software a 14 anos. Ja passei por N mercados, agora peguei todo meu embalsamento e me voltei para IA. Parabens pelo conteudo.
@@andredsbr Agradecemos, André. Seja bem vindo!
Seus videos são ótimos! Faz uma playlist sobre IA, os diferentes tipos, como é arquitetura, modelos de cobrança etc.
Muito legal esse vídeo. Estava procurando há meses algo assim, que me fizesse entender tudo isso. Acredito que eu vá fazer a trilha Aplicações IA com Python. Obrigada.
@@aaldriana_ Agradecemos! Conte conosco.
9:48 Exatamente isso que precisava
Incrível. Raro esse tipo de conteúdo no Brasil. Parabéns Rodrigo, eu como aluno estou muito satisfeito, inclusive, queria ter mais tempo para estudar mais!
Agradecemos, Renan. Continue contando conosco.
Da ate vontande de começar a fazer essa linha de trabalho. E muita tecnologia.
Parabéns pelo vídeo, curti demais, estou fazendo um curso de IA, estou vendo sobre esses LLMS
Conteúdo altíssimo nível, vou assinar com ctz, queria mt um curso focado em langchain e usando repo do huggingface. To curioso tb com bancos vetorizados e como podemos gravar o conteúdo aprendido em armazenamento, acho que seria o faiss mesmo.
Aguardando mais vídeos
Brutal! Parabéns
Achei incrível o vídeo. Muito obrigado. Até quero virar aluno!
Ficamos felizes por isso, Pablo! Asimov te espera.
Fantástico, pena não poder dar um zihão de likes...sem palavras, parabéns.
Agradecemos, Xand. Conte conosco!
00:02 Using AI to respond to customer emails
01:58 Using GPT to customize responses based on your own data.
05:55 Using GPT with personalized data is easy with Python and Link Chain library
08:13 Words in language models are translated into vectors for mathematical processing.
12:27 Setting up python.env for GPT with OpenAI access key
14:41 Setting up GPT with custom data
18:25 Using GPT for research with C data
20:06 Creating suitable prompts is crucial for good AI results
23:43 Using GPT to provide personalized course recommendations for beginner students.
25:19 Transform GPT models into interactive agents
Crafted by Merlin AI.
Up!
Cara!!! Que conteúdo incrível!!! Segundo video teu que vejo, e que didática fantástica que tu tem, ao menos ao ver de um programador como eu. Sucinto, direto ponto, e explicando tudo com muita clareza. Com certeza irei adquirir algum curso de vocês!! Continue com este trabalho incrível!! ❤🙏🏻
Ficamos felizes e gratos com isso, Luan. Desejamos sucesso e que conte conosco!
Muito bom!
Conteúdo excelente! Rodrigo, seria possível fazer um vídeo usando o Copilot da Microsoft?
Objetivo e completo!
Primeiramente parabéns pelo conteúdo Incrível! Agora gostaria de saber qual é a diferença entre treinar o ChatGPT usando Python com LangChain e Fine-tuning, e criar Assistants que utilizam arquivos diretamente ou uma loja de vetores para consulta de documentos?
Olá, agradecemos Guylherme! A primeira forma modifica a IA: você cria um modelo de IA novo, retreinado para uma tarefa ou ação específica. Já a segunda envolve sobretudo engenharia de prompts e RAG, que são técnicas complementares mas que não alteram a IA em si.
Fazer isso usando Python, LangChain e o ChatGPT é legal. Mas fazer o mesmo usando Python, LangChain e o LlamaGPT é muito mais legal. Nada como não depender de nenhuma implementação closed-source.
Vou fazer um video na sequencia ensinando a implementar com LLM locais
@@AsimovAcademy isso é importante!!! os LLM da GPT são grandes "caixas pretas" pois é um serviço proprietário.Muitas
vezes, você pode encontrar um modelo de código aberto que resolve seu problema específico e que é várias ordens de grandeza menor que o ChatGPT,
permitindo que você traga o modelo para seu ambiente e hospede-o você mesmo. Isso significa que você pode manter os dados sob seu controle para
preocupações com privacidade e governança, além de gerenciar seus custos.😀😀
No caso pra usar um modelo de LLM local eu precisaria de uma máquina relativamente potente?
Toda vez que eu for querer rodar o modelo ele vai estar consumindo memória da minha máquina? Não entendo direito com modelo open source que roda local em como ele é treinado.
Fazer isso com Python, LangChain, LlamaGPT, Docker e um bom Vector Database é ter um canhão portátil, nem precisa baixar nada na máquina, só ser feliz
Primeiro! hehehe. Esse canal é sensacional, viciado nos vídeos!
Tenho 150000 email trocados com os clientes em muitos anos , gostaria de utiliza-los como aprendizado para responder novos email baseados nos históricos de compras e credito de cada um , inclusive o banco de dados de todas as notas emitidas
Por onde devo começar ?
Deve tratar os dados, ou usar uma ia de visão computacional, para identificação de documentos, se escolher tratar os dados pesquisa por dados estruturados e não estruturados, e dados bruto
Muito bacana! Em vez de um arquivo com perguntas e respostas, seria possível ensinar a IA a ler um conjunto de leis e normas técnicas para responder dúvidas de usuários?
Olá, Alex! Sim, é bem possível e temos projeto disso na plataforma.
@@AsimovAcademy legal! Tenho acesso a plataforma. Qual curso?
Gostei muito do vídeo
Muito bom o conteúdo do vídeo, porém utilizando o GPT da OpenAI, percebi que o modelo de incorporação usado, (text-embbedding-ada-002) tem um limite de gastos diários. Quando utilizado com um grande volume de dados, mal consigo testar por 4 horas consecutivas. Venho fazendo pesquisas de como otimizar a performance e conseguir criar embeddings sem gastar muitos tokens, mas ainda é um conteúdo bem cru na internet, algum site para indicar?
maravilhoso! estou precisando fazer um assistente que me responde a partir de um unico livro (estou estudando pra medicina e me ajudaria pra caramba entender fisiologia por exemplo)
será que é possível com esse método?
É possível sim, Felipe! A diferença seria na etapa de RAG, onde, ao invés de alimentar o modelo com dados CSV, alimentaríamos com um arquivo em pdf.
Abraços!
Uma baita ideia irmão
Muito show!
Conseguiria usar uma LLM localmente no meu PC? Algum modelo pequeno como o Phi-3?
@AsimovAcademy por favor me esclareça uma dúvida. Eu não vi a varável best_practice ser preenchida. Você trata essa varável com os e-mails da Roberta da mesma forma que as perguntas e respostas do CSV?
Uma coisa que até hoje não entendo: onde ficam instalados os sistemas em Python? Consigo usar no servidor VPS da Hostgator?
Olá, Robson. Python em si pode ser instalado em qualquer computador e em qualquer sistema operacional. Então sim, é possível instalar Python em um servidor como os da Hostgator, desde que você tenha permissão para instalar programas e rodar código nele.
Coloca em uma vps e deixa rodando dentro mais facil.
Muito interessante.
Gostaria de saber se consigo implementar isso em um projeto pessoal.
Ultimamente quero que o GPT analise varios livros, de tamanhos semelhante a Bíblia, o que tenho encontrado um bloquei de limite de arquivos no GPT de 200mb no total. Meus livros estão em PDF. Eu conseguiria usar esse LangChain para fazer uma pré analise da minha biblioteca baseado no assunto que eu quero abordar?
Gostaria de saber como crio a tela que possui o localhost, por onde inicio?
Qual é a vantagem dessa abordagem em relação à utilização direta da API Assistant da OpenAI, que permite subir todos os documentos como uma base de conhecimento para o assistente e fornecer já os prompts de como ele deve atuar?
A API assistant é uma boa opção também, porém, você estará limitado à OpenAI (e ao ChatGPT) enquanto ao utilizar RAG com LangChain, pode utilizar qualquer modelo (locais e pagos).
Qual a melhor IA para interpretar gráficos em imagens?
Difícil bater o martelo e decidir qual é "a melhor", até porque novas IAs estão surgindo a cada semana. Mas o GPT Vision (GPT-4V) funciona muito bem para isso, inclusive temos curso mostrando como usá-lo na Trilha de IA 🙂
Excelente conteudo!!!!
professor HOC é você?
top
😅, SIGO VOCÊS, NÃO COMPRO NADA, JÁ SEI PROGRAMAR, MAS É BOM QUE VOCÊS DIVULGAM SUAS IDEIAS PRA GENTE COPIAR A IDEIA 😊
@@nicoguitarreiro hahahhah faz parte! Abraços
Opa amigo, excelente vídeo, muito obrigado pelo conteúdo!
Você tem algum vídeo demonstrando a utilização de algum LLM gratuito para este tipo de aplicação RAG? Procurei mas não encontrei nada específico.
Por razões de política de acessibilidade não posso usar a API do OpenAI para isso.
Valeu!!!
Tem vários vídeos no youtube fazendo isso com Ollama. Não consome dinheiro, mas consome recursos da sua máquina.
Ótimo video.
O arquivo CSV, não pode conter virgulas pois dará erro, nos meus testes aqui não consegui contornar a não ser removendo direto.
Você removeu virgula por virgula do arquivo dentro do VS Code?
@@kosakasprakopas9768 arquivos por csv em essência separam as colunas por virgulas, se seu documento tem virgulas então seria mais interessante salvar ele em outro formato de planilha ao invés de CSV.
Estou procurando por uma solução pronta que me ofereça isso, de poder carregar uma inteligência artificial com a minha própria biblioteca de arquivos, pois não sou da área de ti. Mas até agora não encontrei. Não quero aprender a programar apenas para conseguir fazer isso.
Você pode fazer isso com chatGPT ... Pago
Ótimo vídeo, mas como faço para aplicar isso a um e-mail
Olá, Victor! Dá para baixar o conteúdo de emails automaticamente e mantê-lo em um banco de dados, para aí passar para o assistente. Mostramos como fazer essa automação com emails nesse curso: hub.asimov.academy/curso/consumo-e-segmentacao-de-emails/
Dá pra implementar isso pra atendimento no Whatsapp?
É isso que estou buscando também. Até agora, só vi projetos no-code
Muito legal essa solução, busco algo parecido mas preciso criar os embeddings com base em linhas de uma tabela Postgres que contem várias informações cadastrais e diversos indicadores, ou seja, não é um documento de perguntas e respostas. E preciso que o modelo responda informações com base nos dados dessa tabela, por exemplo: Quantos metros o equipamento 001 andou ontem na atividade: Trabalhando? Isso é possível? Se sim, poderia me indicar um vídeo com algo parecido? Obrigado
Se der para exportar para arquivo csv, acaba funcionando igual ele mostrou no vídeo. Se quiser acessar diretamente a tabela do banco de dados, talvez tenha que fazer como uma API.
Preciso de ajuda pra tirar uma dúvida! Eu só tenho um tablet, eu conseguiria aplicar o ensinado nesse vídeo por ele?
Consegue sim. Te sugiro usar o Google Colab ou o app Juno Connect para criar um servidor Jupyter e desenvolver por ele. Abraços.
dá pra por o boot pra falar um pouco mais informal e responder con até 1000 caracteres....
EU não leria um email desse tamanho. E tenho um boot desse de whatsapp
Legal! Só pra eu entender... pra ter esse langchain "rodando", preciso de um servidor? já que ele vai estar fazendo uma "ponte" entre os notion e api do gpt pelo que entendi...
Outra coisa, por exemplo, você falou que poderia ter 100k de linhas e que aquele negócio de vetor iria achar a porção que melhor se encaixa para responder a pergunta, ja que o gpt nao tem capacidade pra tanto token. Isso não deixaria partes de fora? nem que pequenas, mas importantes partes. não sei se fui claro...
Sim, sempre existe o risco de parte da "melhor resposta" ficar de fora dos resultados, e isso vai depender do algoritmo usado para a busca do conteúdo relevante. Mas isso é inerente a qualquer sistema de busca. Mesmo quando usamos o Google (que provavelmente possui o algoritmo mais avançado nesse sentido), há sempre o risco de algum resultado relevante ficar de fora.
@@AsimovAcademy ahh, entendi. Muito obrigado ☺️
Não encontrei no site do Asimov a trilha que comenta no final.
Olá, Julio! A Trilha Aplicativos IA com Python é nova e a página ainda está sendo elaborada. Logo, logo vai ao ar! Mas todos os alunos, tanto do plano anual quanto do vitalício, tem acesso garantido a ela.
Olá, espero que alguém leia a minha msg. Sou um novo dev em Python e IA, estive assistindo ao seu video e fazendo o mesmo que o video sugere fazer, no entanto quando chega no import da langchain as coisas complicam, pois creio que a bilblioteca foi atualizada e os comand/funcoes dos já não são mais os mesmos do video, tentei adaptar o meu codigo sem sucesso. eu estou com vontade de pagar e me inscrever em outros treinamentos da asimoz, mas fico receioso de o mesmo voltar a acontecer e eu naõ ter o suporte que necessito.
Olá, Alex. Para melhor atendimento e para que possamos te apresentar melhor nossos cursos, nos chame no whatsapp por gentileza. wa.me/555197100833 Adiantando, nossos alunos tem todo suporte que precisam, tanto dentro da plataforma, na nossa comunidade no discord e nas redes sociais.
Top
Excelente vídeo! a chain é paga? Vi no site e parece que sim :/
Dependendo do uso que for feito, existe um nível gratuito. Dá para ver os detalhes aqui: www.langchain.com/pricing
eu e meus colegas nao conseguimos o mesmo resultado, está dando erro em diferentes pontos...
O meu também
Csv delimitado por vírgula? Mude para ;
minha chave de api do chatGPT esta com cota excedida como fazer o mesmo com a gemini ?
É possível sim. Para isto, será necessário trocar a LLM na instanciação da Chain. Aqui está um exemplo de uso com a Gemini: python.langchain.com/docs/integrations/chat/google_generative_ai
Abraços
muito massa seus videos obrigado, desejo aprender criar web apps tipos esses do Bubble e FlutterFlow mais com streamlit, e uma IA pode ajudar
tipo o glide consegue ler um csv e cria um web app, desejo aprender fazer parecido mais em python com streamlit, tu eh fera em pandas pode ensinar como pode fazer isso ?
Infelizmente aqui não funcionou. Segui todo o tutorial corretinho.
Como minha empresa pode contratar seu serviço pra ter um sistema desse?
Nos chama no whatsapp: wa.me/555197100833
"simples assim" kkk
O principal é que você tem de comprar tokens. Sem isso, não vale de nada
Não tem uma forma free de fazer não? 😂😢