001 – Entendendo serviços, modelos e demandas de IA

002 – Formas de consumir modelos de IA

003 – Criando conta e analisando modelo de cobrança

004 – Api Key e primeira integração

005 – Resposta em formato de stream

006 – Contexto e Agentes

007 – Explorando mais parâmetros

008 – Modelo para gerar imagens

009 – Modelo para gerar áudios

010 – Modelo para transcrever áudios

011 – O que é LangChain? Vantagens de uso

012 – Ecossistema e pacotes do LangChain

013 – Primeiro exemplo com LangChain

014 – Caching de prompts

015 – Prompt Templates

016 – Chat Prompt Templates

017 – Simple Chains

018 – Router Chains

019 – Loaders (txt, pdf e csv)

020 – Introdução à Agents e Tools

021 – Sobre Tools

022 – Tools nativas

023 – Criando um agent com search tool

024 – Criando um agent com Python REPL tool

025 – Criando um agent assistente financeiro

026 – Criando um agent com banco de dados SQL

027 – RAG e vetores (como um modelo de IA funciona)

028 – Embedding, chunk e overlap

029 – Sobre vector stores

030 – RAG com pdf (criando banco de vetores)

031 – RAG com pdf (executando o modelo)

032 – RAG com pdf (vector store persistido)

033 – Usando vector store persistido

034 – RAG com csv

035 – Assistentes com RAG na OpenAI

036 – Sobre Streamlit e IA

037 – Construindo a interface do app (parte 1)

038 – Construindo a interface do app (parte 2)

039 – Criando o agente de estoque

040 – Ajuste de variável de ambiente

047 – Groq e modelos grátis

048 – Usando Groq nos seus projetos

049 – Ollama e IAs locais

050 – Usando Ollama nos seus projetos

051 – Usando a API do Ollama

053 - Conhecendo o nosso projeto
054 - Subindo o EvolutionAPI
055 - Conectando instância do WhatsApp e enviando mensagens
056 - Criando a API e Webhook com FastAPI
057 - Configurando Webhooks de eventos
058 - Respondendo mensagens recebidas
059 - RAG (treinando o chatbot com seus dados)
060 - Variáveis de ambiente e ajustes de config
061 - Prompts e chains
062 - Chain principal e finalização
063 - Dicas para usar o projeto