Curso

LangChain 1.0 na prática - Agentes e RAG com Python

Aprenda a criar sistemas agentes de IA inteligentes com a versão atualizada da biblioteca LangChain.

Intermediário 3h 17min 4.8 1060 participantes 200 XP

Conteúdo do curso

Conteúdo do módulo

Apresentação LangChain Por quê o LangChain é tão relevante? Preparando seu setup Introdução ao LCEL e primeiro Pipeline Seu primeiro agent

Conteúdo do módulo

Memória Langsmith e Sumarizze Sua primeira tool Consumindo API e tratando erros Agente DB

Conteúdo do módulo

O que é RAG Seu primeiro fluxo com Rag Agentes e RAG

LangChain 1.0 na prática - Agentes e RAG com Python

Neste curso, você vai aprender a usar o LangChain de forma prática e estruturada, construindo aplicações reais com LLMs do zero!

O aprendizado começa pela base essencial: configuração de ambiente, LCEL (LangChain Expression Language), pipelines e agentes. Em seguida, você evolui para tópicos mais avançados como memória conversacional, integração de ferramentas externas e RAG (Retrieval Augmented Generation).

O foco não é apenas fazer funcionar, mas entender o que está acontecendo em cada etapa e tomar decisões técnicas com clareza. Cada módulo é construído sobre o anterior, garantindo uma progressão lógica e sólida.

Ao longo do curso, você vai trabalhar com projetos reais que demonstram como orquestrar LLMs com ferramentas, criar sistemas de memória robustos e construir pipelines de Q&A sobre documentos próprios usando vector stores e embeddings.

Este curso é ideal para quem já programa em Python e quer ir além do “copiar e colar”. Aqui, você aprende a arquitetar soluções com LangChain de forma profissional.

O que você vai aprender

Configurar o ambiente e entender os principais pacotes do ecossistema LangChain
Usar LCEL (LangChain Expression Language) para construir cadeias de forma declarativa
Criar e compor pipelines de processamento com LLMs
Orquestrar agentes que utilizam ferramentas externas para resolver tarefas complexas
Implementar memória de curto e longo prazo em aplicações conversacionais
Criar e integrar tools customizadas aos seus agentes
Construir sistemas RAG com indexação, embeddings e vector stores

Instrutor

Mykael Lima

Instrutor de Python

Graduando em Licenciatura em Ciências da Computação pela UFRPE, atua como desenvolvedor desde 2022, com experiência em Python, JavaScript e Java. Possui histórico em projetos de pesquisa vinculados ao PIBIC e atuou como desenvolvedor no STI Labs da UFPE. É instrutor de Python na Asimov Academy, onde desenvolve materiais de apoio e presta suporte aos alunos.

Faz parte da trilha

Aplicações AI com Python

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