Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/chiarorosa/minicurso-agentes-langchain-basico
Este projeto foi desenvolvido para oferecer uma introdução prática e acessível ao desenvolvimento de agentes inteligentes utilizando o framework LangChain
https://github.com/chiarorosa/minicurso-agentes-langchain-basico
gemini-api langchain langchain-python large-language-models llm ollama python3
Last synced: 27 days ago
JSON representation
Este projeto foi desenvolvido para oferecer uma introdução prática e acessível ao desenvolvimento de agentes inteligentes utilizando o framework LangChain
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/chiarorosa/minicurso-agentes-langchain-basico
- Owner: chiarorosa
- Created: 2024-10-15T00:49:00.000Z (about 1 month ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2024-10-18T22:16:11.000Z (29 days ago)
- Last Synced: 2024-10-19T20:48:05.837Z (28 days ago)
- Topics: gemini-api, langchain, langchain-python, large-language-models, llm, ollama, python3
- Language: Python
- Homepage:
- Size: 705 KB
- Stars: 1
- Watchers: 2
- Forks: 2
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
### Minicurso - Agentes com LangChain Básico
Bem-vindo ao repositório **minicurso-agentes-langchain-basico**! Este projeto foi desenvolvido para oferecer uma introdução prática e acessível ao desenvolvimento de agentes inteligentes utilizando a framework [LangChain](https://langchain.com/) em conjunto com a [Google Generative AI](https://ai.google/).
#### 📚 O que você encontrará aqui:
- **Conteúdo Estruturado**: Conteúdo dividido em etapas que abordam desde os conceitos fundamentais até a implementação de agentes avançados utilizando LangChain e Google Generative AI.
- **Exemplos de Código**: Scripts comentados e exemplos práticos que demonstram como integrar LangChain com as APIs da Google Generative AI para criar soluções inovadoras.
- **Recursos Complementares**: Links para documentação oficial, tutoriais adicionais e materiais de referência para aprofundar seus conhecimentos sobre LangChain e Google Generative AI.
#### 🎯 Objetivo do Minicurso:
Capacitar desenvolvedores, entusiastas de inteligência artificial e estudantes a construir e implementar agentes baseados em linguagem natural utilizando LangChain em conjunto com as ferramentas da Google Generative AI, promovendo uma compreensão sólida das ferramentas e técnicas envolvidas.
#### 🚀 Como Começar:
1. **Clone o repositório:**
```bash
git clone https://github.com/seu-usuario/minicurso-agentes-langchain-basico.git
```
2. **(Opcional) Configure o pyenv para gerenciar a versão do Python:**
- **Instale o pyenv:**
- **macOS/Linux:**
Siga as instruções de instalação no [repositório oficial do pyenv](https://github.com/pyenv/pyenv#installation).
- **Windows:**
Utilize o [pyenv-win](https://github.com/pyenv-win/pyenv-win) seguindo as instruções fornecidas.
- **Instale a versão específica do Python necessária:**
```bash
pyenv install 3.11
```
_(Substitua `3.11` pela versão requerida pelo projeto, se diferente.)_
- **Defina a versão do Python para o projeto:**
```bash
pyenv local 3.11
```
Isso criará um arquivo `.python-version` na raiz do projeto, garantindo que todos utilizem a mesma versão do Python.
3. **Crie o arquivo `.env`:**
- Renomeie o arquivo chamado `.env-modelo` na raiz do projeto para `.env`.
- Adicione sua chave de API obtida diretamente no Google através do link: [Obter API Key](https://aistudio.google.com/app/apikey).
- Adicione sua chave de API Google Serper: [Obter API Key](https://serper.dev/api-key).
- Adicione sua chave de API Exa.ai: [Obter API Key](https://dashboard.exa.ai/api-keys).
- O conteúdo do `.env` deve ser:
```env
API_KEY=Sua_Chave_API_Aqui
SERPER_API_KEY=Sua_Chave_API_Aqui
EXA_API_KEY=Sua_Chave_API_Aqui
```
4. **Instale o Poetry:**
- Certifique-se de ter o [Poetry](https://python-poetry.org/) instalado no seu ambiente. Caso não tenha, você pode instalá-lo seguindo as instruções na [documentação oficial](https://python-poetry.org/docs/#installation).
5. **Instale as dependências do projeto:**
```bash
poetry install
```
6. **Teste a configuração do ambiente:**
- Execute o comando abaixo para verificar se todo o ambiente está configurado corretamente:
```bash
poetry run validar
```
- Se tudo estiver configurado corretamente, você poderá perguntar algo para o Gemini.
#### 🤝 Contribuições:
Contribuições são bem-vindas! Se você deseja adicionar conteúdo, corrigir erros ou melhorar a estrutura do curso, sinta-se à vontade para abrir uma _issue_ ou enviar um _pull request_.
#### 📄 Licença:
Este projeto está licenciado sob a [MIT License](LICENSE).