Minicurso - Agentes com LangChain Básico

#Python
#Inteligência Artificial (IA)

Minicurso - Agentes com LangChain Básico

https://github.com/chiarorosa/minicurso-agentes-langchain-basico.git

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 em conjunto com a Google Generative AI.

📚 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:

Clone o repositório:

git clone https://github.com/chiarorosa/minicurso-agentes-langchain-basico.git

(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.
Windows: Utilize o pyenv-win seguindo as instruções fornecidas.
Instale a versão específica do Python necessária:

pyenv install 3.11

(Substitua 3.11 pela versão requerida pelo projeto, se diferente.)
Defina a versão do Python para o projeto:

pyenv local 3.11

Isso criará um arquivo .python-version na raiz do projeto, garantindo que todos utilizem a mesma versão do Python.

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.
Adicione sua chave de API Google Serper: Obter API Key.
Adicione sua chave de API Exa.ai: Obter API Key.

O conteúdo do .env deve ser:API_KEY=Sua_Chave_API_Aqui
SERPER_API_KEY=Sua_Chave_API_Aqui
EXA_API_KEY=Sua_Chave_API_Aqui

Instale o Poetry:

Certifique-se de ter o Poetry instalado no seu ambiente. Caso não tenha, você pode instalá-lo seguindo as instruções na documentação oficial.

Instale as dependências do projeto:

poetry install

Teste a configuração do ambiente:

Execute o comando abaixo para verificar se todo o ambiente está configurado corretamente: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.