🚀 Deep Research: Como Usar de Graça sem Gastar $200! | Tutorial Open Source

E aí uma honra tá contigo aqui mais um tutorial aplicado de Inteligência Artificial aqui no canal ciência dos dados Meu nome é Eduardo Rocha e no tutorial de hoje eu queria falar contigo sobre o Deep research olha só que interessante né mais um avanço que nós temos no mundo da Inteligência Artificial e talvez você já tenha ouvido falar do novo serviço da openai né Open ai ela lançou o serviço de aprendizagem profunda Ah o grock ele veio também com essa aprendizagem profunda e o que que é esse Deep esse aprendizagem não né Essa pesquisa profunda

né O que que esse Deep research né então uma coisa bem interessante é que o seguinte quando a gente tá fazendo um trabalho de pesquisa né no se eu vou abrir aqui o Google por exemplo vou abrir o google.com e eu quero fazer uma pesquisa sobre a os frameworks né os frameworks de Agentes agentes de ia ah quando a gente faz isso a gente encontra uma porrada de links perdidos a gente encontra anúncios a gente encontra muita coisa a nossa pesquisa não é otimizada a pesquisa o Search por isso que é Deep research a pesquisa

ela é mais profunda vendo esse esse GAP no mercado opinii lançou esse serviço de de pesquisa profunda só que é um serviço pago e é um serviço que custa $2 né se você for olhar aí ó ah deixa eu ver se é Deep deixa eu ver Open ey Deep research quer ver ó Open ey Deep research Deep research beleza essa esse serviço da openi é só para quem paga 200 por mês você ten uma noção né eles explicam aqui depois eu queria que você desse uma mergulhada nesse nesse link eu vou deixar aqui nos links

úteis da nos links úteis aqui do do desse tutorial tá vou deixar todos os os scripts aqui pronto para você aí no descritivo desse vídeo ah e e você vai ver que é uma uma estrutura onde com o Deep research a pesquisa ela é mais profunda o conteúdo ele é um pouco mais Ah contextualizado menos menos distrações digamos assim só que o grande Tchan dessa parada toda não é só o fato de não ter ads de não ter Ah não ter como é que eu posso dizer assim né interrupções é o fato da gente tá

colocando agentes de para trabalharem de forma ah de forma integrada para gerar uma pesquisa profunda pra gente hoje com os agentes Dea e com o advento dos das ah dos mecanismos de search com llms is é um assunto que eu abordo muito dentro da tem vários exemplos dentro da formação e para Expert a gente tem a uma oportunidade de ir direto na fonte beber da água limpa ou seja a gente vai lá no mecanismo de busca e traz as informações ali na raiz da web por meio do dessa api né então tem várias apis por

exemplo eu já fiz cases aqui com serper com exa firecrow enfim tem uma porrada de api que nos ajuda a trazer e esse as informações da web de uma forma mais limpa e com os agentes a gente consegue estruturar para que essa pesquisa venha com mais inteligência e seja mais profunda percebendo o mercado né e é o mercado gigantesco que tá começando agora a open lançou o esse Deep research aí é claro né nós vivemos numa comunidade onde há uma evolução muito grande a gente encontrou mecanismos né ah similares que que é a Open ai

e que Inclusive a gente consegue utilizar n outros llms que não só os llms da da Open ai para fazer esse trabalho né então eu consigo criar um mecanismo de Deep research como que a gente vai fazer daqui a pouquinho ah utilizando n modelos n provedores de de de de Search na web utilizando aí essa estrutura dos agentes que fazem essa busca e criam pra gente o relatório automatizado ah essa pesquisa profunda tá bom o grock 3 ele já vem com essa característica também se você for olhar aí no ex na no grock o grock

3 ele já traz essa essa esse mecanismo tá bom só que é claro o grock ele tá utilizando somente os modelos é claro os próprios modelos que porventura Eu Fiz alguns testes ainda não tem um teste conclusivo para dizer realmente o grock é o melhor modelo ainda não cheguei a essa conclusão Ah vai demorar um cadinho que eu ainda tô testando o 3.7 Cloud 3.7 que lançou ontem então eu acredito que eu gosto de falar somente quando eu realmente faço um teste na mão né Eu não quero simplesmente divulgar um vídeo falando Ah Realmente o

modelo superou não eu quero testar e mostrar para você trazer um exercício prático aplicado para que realmente você tome as melhores conclusões como que a gente vai fazer aqui hoje tá bom ótimo o Deep research então começou a se popularizar né então eu trouxe para você um dos exemplos que já existem no github aí Ah e por meio da comunidade afora que foi compartilhado para que a gente possa eh se utilizar a esteira do do processo aí de Agentes para criar esse mecanismo de Deep research aento para você o Deep research que foi desenvolvido aqui

e esse github eu vou compartilhar contigo aqui também tá bom ah nós temos essa estrutura do Deep research né Então imagina agora nós vamos criar uma estrutura de pesquisa profunda onde a gente vai ah fazer ali uma busca na web utilizar um termo específico como por exemplo esse que a gente tá e um exemplo de busca os frameworks os melhores frameworks de Agentes de a ah da atualidade é o que a gente vai testar aqui agora tá bom E aqui vou lá com uma pequena contextualização do que que é o Deep research né do que

que ele se propõe sobre o que que ele trata aqui né um assistente de pesquisa alimentado Bria que realiza pesquisa profunda e iterativa sobre qualquer tópico combinando mecanismo de busca na web né web scrapping e e os llms os grandes modelos de linguagem tá bom o objetivo é fornecer a implementação simples desse agente aí de pesquisa profunda é isso que a gente vai fazer aqui agora tá bom então eu quero já entrar aí no no nesse repositório você faz um clone aí desse repositório aí no seu no seu no seu desktop no seu notebook tá

bom já fiz aqui só para adiantar esse processo vou dar uma olhada no redmi aqui só para você ver como que a gente vai rodar esse processo né então ele traz aqui o processo de como que ele trabalha né Nós temos aqui alguns Alguns parâmetros né o parâmetros de profundidade os parâmetros de consulta Ele explica exatamente todo o processo que foi utilizado para fazer essa pesquisa profunda e trazer o relatório pra gente tá bom que que a gente tem de de features né a pesquisa inteligente e features como profundidade tudo ah de forma orquestrada para

trazer pra gente aí uma pesquisa profunda Ah o que que a gente vai olhar aí como requisito obrigatório para rodar esse esse projeto né ele foi desenvolvido em cima do JavaScript Então a gente vai utilizar aqui o node Tá bom a gente vai trabalhar com o mecanismo de search o f CW e o open ai para que a gente trabalhe aí com ah os modelos ah os modelos que são necessários para fazer esse Case ou seja nós vamos fazer o mesmo da openi só que é claro de uma forma aberta aqui você vai ter esse

projeto aí para você fazer um teste tá bom existem projetos mais avançados ainda eu vou mostrar para você mas por hora eu quero que você veja isso aqui então beleza Ah esse processo aqui o npm install eu quero mostrar para você aqui Nós criamos um um essas chaves aqui depois eu vou derrubar Fique tranquilo mas essa chave é é o arquivo de variáveis pra gente trabalhar com mecanismo de search e com a Open iq pra gente trabalhar com com os llms Tá bom então você faz uma cópia desse env p example e o env local

também porque a gente vai trabalhar ali com a estrutura do docker pra gente habilitar e fazer essa pesquisa Se caso você quiser tá bom eu nem sei se eu vou usar acho que eu nem vou usar não deixa eu dar uma olhada no redmi aqui mas enfim eu vou instalar as dependências Então vou rodar o npm install para que a gente instale as desse projeto tá bom depois a gente vai se você quiser usar o o Dock você vai rodar o Dock com P menos D vai habilitar aqui o Dock mas eu recomendo que você

já possa pular direto aqui pro npm start pra gente já testar aqui na linha de comando mesmo tá bom vamos testar aqui na linha de comando que eu quero que você já veja esse mecanismo de busca trabalhando aqui tá bom então vamos lá que que ele que que ele vai fazer aqui agora né eu vou habilitar aqui a lupa só para você visualiz que nós já temos aqui a nossa o nosso trabalho né Ele pergunta o que que você quer pesquisar né O que que você quer pesquisar Então vou pesquisar aqui Exatamente esse termo né

então ó resumo sobre os principais frame work frame works ca works de Agentes de a da atualidade da atuali atualidade Beleza então ah qual a profundidade que você quer ele fala aqui recomendado de dois a 10 defo é quatro eu vou deixar quatro tá bom a a o outro parâmetro né o depth a de uma 5 defold 2 eu vou colocar três vai aí agora ele tá criando né ele tá criando uma pesquisa então ó ah você está interessado em frameworks voltados especificamente para desenvolvimento de Agentes de ia como sistema multiagentes ou frameworks que abrangem

também machine learning e Deep learning então eu vou colocar aqui ó sistemas multiagentes beleza ó minha resposta sistemas multiagentes você deseja que o resumo vou até copiar aqui para você visualizar melhor né porque como a gente tá usando o terminal pode ficar pequenininho para você né então Ó você deseja que o resumo aborde tanto as propostas acadêmicas quanto soluções aplicadas à indústria ou ten um foco preferencial nessas áreas eu prefiro ah Soluções aplicadas na indústria tá bom soluções aplicadas na indústria vamos ver se ele tem mais alguma pergunta algum aspecto específico arquitetura escalabilidade integração de

tecnologias emergentes desempenho vou colocar tudo isso aqui tá bom E aí vou deixar ele fazer a pesquisa agora ah e aí você vai ver que ele vai iniciar todo o processo vai iniciar a pesquisa e vai fazer todo o trabalho tá bom então ó comparativo de frameworks E por aí vai então ele tá fazendo todo o trabalho a partir de agora ele tá inicializando aqui fazendo toda a esteira né trazendo aqui fazendo a busca na na web trazendo ali as informações vai trazer também a as fontes né ou seja esse Deep research ele de forma

um pouco mais intuitiva ele nos permite que a gente ah Faça aquilo que o próprio a própria opna tá fazendo só que que você implemente aí na sua que você implemente aí na sua empresa enfim queria que você utilizasse isso aí nos seus projetos pessoais Tá bom depois você busca aqui essas consultas você traz aí você estrutura ele gera um relatório detalhado Tá bom eu vou até dar um eu vou vou vou assim que ele termina ele gera esse relatório detalhado aqui ó vou dar um cont control a cont control c vou pedir para você

visualizar aqui no no chat IPT n Então vou colocar aqui ó gera um relatório um relatório doc aí eu vou pedir para ele criar só para você visualizar aqui do lado né que ele vai est criando um relatório desse markd só para você visualizar então ele vai cria ele aquele resultado lá aquele MD ele exatamente vai e que ele vai produzir é exatamente um um relatório do jeito que tá aqui para você customizar depois tá bom Claro esse aqui ele é bem ele é bem raiz mesmo saco ele é bem raiz Você viu que ele

ele a gente tá utilizando aqui a estrutura da da codificação mesmo né ele tá produzindo ali o resultado você tá vendo a codificação você não tá vendo ali numa interface criativa tá bom Eu até queria mostrar para você ó dentro da formação e pro Expert esse projeto ele tá lá dentro tem um módulo só de Deep research onde a gente cria por exemplo uma estrutura como essa ó então por exemplo você cria aqui essa estrutura com um front gente gente bonito Então você viem aqui né Então faz a mesma coisa ó relatório detalhado sobre as

mais principais work de agente de ia aí o Sumário Você quer um sumário de 2 minutos 5 minutos vou colocar aqui 2 minutos só para você ir ver mais rápido tá bom qual é o Tom né Qual o Tom que você quer formal objetivo persuasivo explicativo Enfim vou colocar aqui exp eh explicativo e você quer fazer a pesquisa só na web híbrida você pode colocar aqui a estrutura do hag também para ele olhar os seus documentos eu vou deixar aqui na web e vou pedir para ele pesquisar a partir de agora ele tá fazendo toda

essa pesquisa ele vai fazer a análise ele vai gerar a pesquisa e o que é mais fera é que a contextualização a partir de agora eh vai ser mostrada aqui para você enquanto ele tá trabalhando aqui ele tá navegando e ele vai produzir um relatório aqui para você aqui embaixo já numa estrutura onde você pega o pdf e compartilha ele num formato mais bonito mais organizado Tá bom então ah ele aqui por enquanto ele tá só buscando trazendo ali o as fontes né aquele mostra um pouco das fontes Quais são as fontes que ele utilizou

para fazer esse trabalho e aqui tá aqui ó relatório detalhado sobre as mais novas frameworks de Agentes de ia ele tá construindo ainda né ele tá construindo aqui ainda principais bibliotecas ele tá trazendo fedate tem uma aula completinha né no banco de projetos dentro da formação L chain Agent Agent jpt baby baby agi ele tá trazendo alguns aqui que inclusive tem dentro da da plataforma né do da formação Ei pro Expert isso aqui com certeza é base também tem lá para vocês ah tendências para 2025 sistema multiagente adoção em massa desafios enfim ele cria todo

um relatório aqui para você sem toda aquela aquela dispersão ah de uma forma Onde você consegue controlar o tamanho do relatório né nesse caso a gente pegou um relatório pequeno 2 minutos de leitura a gente poderia colocar cimco relatório completo Você viu que tem as features lá e já customizadas para isso ele traz as referências e o que é mais Fero aqui embaixo você pode já pegar Ah ele faz aqui um download né já no pdf aqui já para você estruturar aí a documentação e gerar um próprio um próprio resultado mais profissional Beleza então era

isso eu queria compartilhar esse tipo de tecnologia Ah que eu tenho certeza que pode te ajudar esse link desse projeto o link do do github desse projeto que a gente utilizou vai est aqui no descritivo e eu vou deixar o link também se você tiver e eh com vontade de dar um passo além para se tornar um ai pro Expert para você fazer matrícula na formação ai pro Expert também vou deixar um link no descritivo desse vídeo Tá bom uma honra um beijo um abraço fique com Deus espero que você tenha gostado até o próximo

tutorial de a simbora tchau tchau