Como criar um ChatBot com RAG usando OpenAI e LangChain
In this video, we'll build a chatbot using Retrieval Augmented Generation (RAG) from scratch. We'll use OpenAI's gpt-3.5-turbo LLM and, at the end, an example with Llama 3.1-70b via the Groq API. All this using LangChain! In addition, we'll use OpenAI's text-embedding-3-small embedding model and the Qdrant vector database as our knowledge base. I hope you enjoy it! Notebook: https://github.com/infoslack/youtube/... Groq: https://groq.com/ Qdrant: https://qdrant.tech/ Word Embeddings video: • Como utilizar OpenAI Embeddings e Pinecone...

▶︎
Video Transcription and Summarization with OpenAI Whisper

▶︎
Como CRIAR um Agente de IA RAG PERFEITO (5 passos)

▶︎
Agente de IA completo com Python - Projeto RAG com Langchain

▶︎
Como reduzir custos de aplicações LLM com cache semântico

▶︎
OWASP's Top 10 Ways to Attack LLMs: AI Vulnerabilities Exposed

▶︎
Build a RAG in 10 minutes! | Python, ChromaDB, OpenAI

▶︎
Tutorial básico de Langchain - RAG - Retrieval Augmented Generation - Vídeo 2

▶︎
Andrej Karpathy: Software Is Changing (Again)

▶︎
LangChain Explained in 10 Minutes (Components Breakdown + Build Your First AI Chatbot)

▶︎
Monitoring LLM applications with LangSmith

▶︎
RAG (Retrieval-Augmented Generation) // Programmer's Dictionary

▶︎
Curso COMPLETO Langchain - ChatGPT para desenvolvedores

▶︎
Engenharia de Prompt: O Guia Definitivo

▶︎
Construindo um RAG próprio do ZERO

▶︎
Transformers, the tech behind LLMs | Deep Learning Chapter 5

▶︎
Como usar IA para buscar dados instantaneamente no PostgreSQL e Redis?

▶︎
AI Bubble: How AI's push towards IPOs became a death drive | Ed Zitron

▶︎
Langchain - Crie sua Inteligência Artificial LLM

▶︎
ChatBot para WhatsApp com Python e Inteligência Artificial (parte 1) | py_live #020

▶︎
