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integração com serviços em nuvem

  • GenAI Processors agiliza a construção de pipelines de IA generativa com módulos personalizáveis de carregamento de dados, processamento, recuperação e orquestração de LLM.
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    O que é GenAI Processors?
    GenAI Processors fornece uma biblioteca de processadores reutilizáveis e configuráveis para construir fluxos de trabalho de IA generativa de ponta a ponta. Os desenvolvedores podem ingerir documentos, dividi-los em pedaços semânticos, gerar embeddings, armazenar e consultar vetores, aplicar estratégias de recuperação e construir prompts dinamicamente para chamadas de modelos de linguagem grande. Seu design plug-and-play permite fácil extensão de passos de processamento personalizados, integração transparente com serviços Google Cloud ou lojas de vetores externas e orquestração de pipelines RAG complexos para tarefas como resposta a perguntas, sumarização e recuperação de conhecimento.
    Recursos Principais do GenAI Processors
    • Ingestão e análise de documentos
    • Divisão de texto e segmentação semântica
    • Geração de embeddings com modelos configuráveis
    • Integração com armazenamento de vetores (ex.: FAISS, Vertex AI Matching Engine)
    • Estratégias de recuperação e busca por similaridade
    • Template de prompts e construção dinâmica de prompts
    • Orquestração de LLM e chamadas de API
    • Criação e extensão de processadores personalizados
    • Orquestração e monitoramento de pipelines
  • O LangChain Google Gemini Agent automatiza fluxos de trabalho usando a API Gemini para recuperação de dados, sumarização e IA conversacional.
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    O que é LangChain Google Gemini Agent?
    O LangChain Google Gemini Agent é uma biblioteca baseada em Python projetada para simplificar a criação de agentes de IA autônomos alimentados pelos modelos de linguagem Gemini do Google. Combina a abordagem modular do LangChain — permitindo encadeamentos de prompts, gerenciamento de memória e integrações de ferramentas — com a compreensão avançada de linguagem natural do Gemini. Os usuários podem definir ferramentas personalizadas para chamadas de API, consultas a bancos de dados, raspagem de Web e sumarização de documentos; orquestrar essas ferramentas por meio de um agente que interpreta entradas do usuário, seleciona ações de ferramenta apropriadas e compõe respostas coerentes. O resultado é um agente flexível capaz de raciocínio em múltiplas etapas, acesso a dados ao vivo e diálogos contextuais, ideal para construir chatbots, assistentes de pesquisa e fluxos de trabalho automáticos. Além disso, suporta integração com lojas de vetores populares e serviços em nuvem para escalabilidade.
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