RAG

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.