Este projeto demonstra uma estrutura abrangente para criar agentes de IA aprimorados por recuperação usando LlamaIndex. Orienta os desenvolvedores por todo o fluxo de trabalho, começando com ingestão de documentos e criação de armazenamento vetorial, seguido pela definição de um ciclo de agente personalizado para perguntas e respostas contextuais. Aproveitando as poderosas capacidades de indexação e recuperação do LlamaIndex, os usuários podem integrar qualquer modelo de linguagem compatível com OpenAI, personalizar modelos de prompt e gerenciar fluxos de conversação via interface CLI. A arquitetura modular suporta vários conectores de dados, extensões de plugins e customização dinâmica de respostas, possibilitando prototipagem rápida de assistentes de conhecimento de nível empresarial, chatbots interativos e ferramentas de pesquisa. Esta solução agiliza a construção de agentes de IA específicos de domínio em Python, garantindo escalabilidade, flexibilidade e fácil integração.

O Financial Agentic RAG combina ingestão de documentos, recuperação com base em embeddings e geração alimentada por GPT para oferecer um assistente de análise financeira interativo. Os pipelines do agente equilibram busca e IA generativa: PDFs, planilhas e relatórios são vetorizados, permitindo recuperação contextual de conteúdo relevante. Quando um usuário envia uma pergunta, o sistema busca os segmentos mais correspondentes e condiciona o modelo de linguagem para produzir insights financeiros concisos e precisos. Pode ser implantado localmente ou na nuvem, suportando conectores de dados personalizados, templates de prompt e lojas de vetores como Pinecone ou FAISS.