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RAG na prática: como um agente LangChain busca informação e responde de forma estruturada
Um assistente de vendas com IA que nunca viu o seu catálogo de produtos não serve para muita coisa. Neste artigo, mostramos como montar um agente de RAG (Retrieval-Augmented Generation) com LangChain, do zero: estrutura do projeto, instalação das dependências, indexação de um catálogo em CSV com FAISS e criação de uma ferramenta de busca semântica. No final, evoluímos o exemplo para retornar respostas estruturadas com Pydantic, prontas para serem consumidas por outros sistemas, com o código completo incluído.
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