Descubra o Poder do Graph Computacional com TXT AI

Então vamos lá uma honra est contigo aqui em mais um tutorial aplicado de Inteligência Artificial Meu nome é Eduardo Rocha Você tá no canal ciênci dos dados e hoje eu quero apresentar para você a hag você já ouviu falar você já ouviu falar de llms você já ouviu falar desse Boom que está aí a inteligência artificial se espalhando no desenvolvimento de aplicações softwares utilizando todas essas funcionalidades todas essas técnicas Mas uma coisa interessante é que isso não para por aí a tendência é que cada vez mais os campos e se expandam Então hoje eu quero

mostrar para você e apresentar uma forma de você fazer um hag conhecido como graph hag esse graph hag é uma técnica onde a gente utiliza o grafo computacional para encontrar relacionamento entre os nós né eu vou te mostrar aqui uma uma forma de você lidar com grafos né então por exemplo se você trabalha com a for J deixa eu ver aqui New for New for J Isso aqui é uma estrutura de gráf eu vou mostrar uma imagem aqui para você Você vai visualizar aqui uma estrutura de gráf então nós temos aqui o relacionamento entre entre

os objetos né então quando você olha para essa imagem quando você olha para essa imagem eu vou expandir ela aqui ó quando você olha por exemplo o que que tá ligado aqui no new4 J Deixa eu ligar aqui o pincel atômico O que que tá ligado aqui no New forj bem você tem aqui o desenvolvimento amigável você tem aqui é linkado a forma flexível de trabalhar para trabalhar de forma flexível você tem aqui ó a essa essa feature depois você tem essa feature Então imagina que a partir de agora você consegue utilizar uma estrutura de

informações Onde você consegue fazer a busca né você consegue fazer ali o conhecimento da de um conteúdo específico onde você tem a visualização por meio do gráfico isso é muito importante imagina uma solução onde você tem clientes onde você tem produtos e onde você tem locais né então você consegue linkar por exemplo clientes que compram ah produto e que estão em determinados locais Então você começa a visualizar ter uma visualização um pouco mais ah detalhada com vários insights Esse é o poder do grafo Então hoje para apresentar a ia trabalhando em cima do grafo eu

trouxe aqui um case para você bem interessante né que já de antemão eu explico que ess Case eu vou colocar todo o o a codificação a fonte no descritivo desse vídeo para você eh utilizar aí e fazer esses mesmos testes aqui que a gente tá fazendo eh e a gente vai falar de duas bibliotecas né em especificamente duas bibliotecas Não nós vamos falar de uma biblioteca mãe que é o tex ai e nós vamos falar de um de uma ah de uma extrapolação do seu conteúdo que é o graph hag utilizando aí a infraestrutura do

text.ai Tá bom então eu vou deixar aqui o github do text.ai eu vou abrir aqui o redm para você visualizar a estrutura o que que esse text ai trabalha né então ele é um banco de dados ele é um banco de dados Onde você consegue trabalhar toda a estrutura de recuperação ah para trabalhar com dados e fazer pesquisa semântica então o texi você consegue trabalhar para fazer pesquisa semântica para fazer o relacionamento entre tópicos específicos Você trabalha com o processamento do eding né aquela aquela técnica que a gente trabalha para transformar os dados em vetores

né então a gente tem os vários tipos aqui de tratamento inclusive o o a parte da estruturação de grafo que é o que a gente vai trabalhar aqui tá bom descendo um pouco mais mais você consegue visualizar aqui que a gente consegue fazer também busca com SQL a gente consegue fazer o armazenamento de fazer a busca em objetos armazenados Ah você consegue trabalhar com criação de embeds com pipelines com agentes né então você vai você também consegue conectar workflows e trabalhar com agentes em cima dessa pesquisa é uma biblioteca bem bem extensa mesmo tá bom

a estrutura do Tex ai ela serve exatamente para fazer essa essa esse link pra gente que é eu tenho agente Eu tenho um pipeline eu tenho workflow e eu tenho os embeds né Eu preciso de tudo isso para criar essa aplicação né como por exemplo aqui o graph haag que a gente vai fazer Qual é a quem é que vai fazer essa interface né quem é que vai ser o fornecedor aqui quem é que vai ser api nesse caso é o próprio text.ai tá bom Aqui é uma documentação bem extensa onde você pode fazer vários

testes você pode entender aqui como que ele trabalha a busca semântica a nós temos aqui vários cabs aqui que estão disponibilizados para que você possa fazer aí a o o o estudo inicial de como que funciona para fazer busca por similaridade para fazer aí o q& em cima de um Database e fazer gráficos que é o que a gente vai focar aqui hoje tá bom uma biblioteca bem complexa bem complexa bem completa e que tem aí múltiplas funcionalidades para você aprofundar aí nos seus estudos com inteligência artificial estamos junto beleza bem nós vamos falar do

graph hag né Essa mesma biblioteca ela tem aqui uma estrutura onde a gente vai trabalhar com hag uma recuperação aumentada onde a gente vai trabalhar com o grafo computacional então ó nesse caso específico nós vamos trabalhar numa estrutura numa aplicação onde a gente vai informar um contexto Tá bom a gente vai informar um contexto e ele vai mostrar pra gente a estruturação por meio de grafos eh computacionais né então você vai ver aqui que a gente vai fazer vários testes e nesses testes a gente vai ter alguns insights sobre a ligação entre o termo de

pesquisa e a a a sub as subáreas específicas né Isso aqui é muito poderoso vamos lá eu utilizei a estrutura mais padrão para fazer o trabalho eu tô rodando no docker Tá bom então Ó eu estou rodando esse docker aqui se você eh quiser fazer o mesmo mesmo processo que eu você instala o docker desktop tá bom e depois você instala esse esse esse docker aqui no seu no seu comando mesmo tá bom na sua máquina eu tô utilizando tô rodando ele aqui agora né esse ne ml haag ele tá aqui na porta 8501 para

mim depois que eu iniciei aqui o processo de e de criação aqui desse dessa imagem desse Dock Tá bom você pode também tentar fazer o processo de instalação por meio do de criar o ambiente virtual e instalar as dependências só que como isso aqui é para que você faça aí um teste e veja se o hag o graf hag vai ser aplicável aí no seu dia a dia eu recomendo fortemente que você já vá pra máquina pronta com as dependências já pré-instaladas para você habilitar aqui o software como a gente já tá vendo ele habilitado

aqui nesse caso tá bom Beleza então vamos lá nós estamos utilizando aqui o a estrutura do Tex ai e Aqui nós temos algumas algumas formas de fazer a busca né nesse nesse conteúdo então ó ele sugere algumas coisas aqui do tipo né como por exemplo e quem criou o Linux né então vamos lá vamos colocar aqui ó Quem criou o Linux só pra gente ter uma ideia do que que ele vai retornar pra gente né então ele vai trazer aqui toda uma estrutura foi criado por Linus Ben e Linux benedict torvalds Linus torvalds Esse foi

o cara que criou agora se você ah quiser né trabalhar com um algum tipo de informação indexar alguma informação aqui você também pode fazer isso por exemplo Ah uma umas das pesquisas que eu fiz aqui que eu acho que agora se eu fizer vai dar ruim mas olha só eu fiz uma pesquisa aqui por exemplo Wikipedia eh Império Romano né ou Game of Thrones que foi o exemplo que eu fiz aqui né Ao entregar esse contexto esse contexto para ser a o a origem né a fonte de dados do hag você coloca um hashtag aqui

como ele tá mostrando o hashtag mais o caminho pro arquivo que você quer trabalhar ou a URL Então você consegue fazer o processo de eh de indexação utilizando simplesmente uma estrutura onde você pega aqui um um uma Wikipedia por exemplo eu vou pegar essa Wikipedia aqui do Game of Thrones né aqu ele descreve tudo quem é quem ele mostra aqui o o Nicolai o lenister o stark toda a família lá e aí ele vai armazen enar isso aqui no seu ele vai armazenar isso aqui e vai indexar essa informação que tá na web Beleza então

a partir de agora ele está indexando essa informação e ele vai trazer aqui para mim toda uma estruturação onde eu vou fazer consultas inclusive uma consulta com relação a utilizando um gráfico computacional uma estrutura de gráfico computacional tá bom isso aqui é muito importante imagina se você quiser encontrar relacionamento entre ceos de startups e as próprias startups se você quiser encontrar relacionamento entre pessoas e que estão conectadas eh na rede social para encontrar ali os seus pares né Quer ver aí a a difusão da das pessoas que são influencers né E por aí vai né

assim se você tiver uma base de clientes ah produtos serviços Cara isso aí vai ser um um valor imenso para você trabalhar essa estrutura de graf para você conhecer aqueles clientes que são similares ali isso é muito importante muito utilizado inclusive e e entre outras coisas mais tá bom relacionamento Eu já vi um trabalho muito tora também ah utilizando a estrutura entre patrocinadores eh políticos e partidos né então uma vez eu vi uma né e e e havia um relacionamento Claro onde você conseguia ver a a distinção né quem estava mais ali pro PMDB ou

quem estava mais pro PT Quem fazia as empresas que faziam doações pro PMDB e pro PT ao mesmo tempo sabe aquela coisa é essa estrutura gráfica ela é muito poderosa e que pode ajudar muito aí no seu dia a dia a extrair insights para resolver problemas específicos Beleza então enquanto ele tá fazendo esse processo de indexação a gente pode fazer aqui um exemplo é GQ dois pontos é como você vai chamar o grafo tá bom ele mostra aqui De onde você tirou isso Eduardo tá aqui ó para você chamar o graf ha você utiliza aqui

o GQ dois pontos e aí a gente fala e vou utilizar aqui né esse telm telm about tem about Linux né então ele vai trazer uma estrutura gráfica onde a gente vai conseguir visualizar ah todo o relacionamento todo o relacionamento entre o Linux por exemplo né então aqui nesse exato momento ele tá fazendo o processamento né ele já tem também todo um conteúdo ah de Treinamento então ele acaba trazendo muitas informações também por ser a gente tá utilizando aqui a chave da da Open ai então a gente tá utilizando o modelo GP t e eles

já trazem muita informação do seu treinamento Tá bom então se você visualizar aqui é o Linux né Nós temos aqui a as várias distribuições né então nós temos aqui o Fedora nós temos aqui o Debian nós temos aqui o bunto aí nós temos aqui a distribuição a ligação entre o Kernel nós temos aqui a o sybian e por aí vai né então você consegue visualizar né uma estrutura da da da família open source baseada no Linux Kernel né que é uma o sistema operacional aberto Beleza então e aí você pode extrapolar né GQ Imagina aí

eu vou vou colocar o Game e Tell me about aí deixa eu ver se ele já anexou n tell me ah about eh Game of trones né E aí vamos ver se ele vai gerar aqui o grafo com a interligação E aí foi lá né a a informação que ele trouxe pra gente tinha né a nos no no index né É claro que eu não vou abrir aqui vou o relacionamento entre o o os lenister e os e os Ah esqueci o nome lá já tem tempo que eu não assisto né Len e o deixa

eu ver o outro aqui ah esqueci o nome da e os Stark né Tem várias famílias né lá dentro dessa série uma série muito interessante né de fantasia muito interessante mesmo a então aqui ele traz a ligação né Game of Thrones Quais são as ligações né El ele acabou linkando com sessão um sessão do sessão TR sessão 4 Sessão 5 sessão se casa do Dragão ele acabou fazendo uma Li que é a ligação que ele tinha na na na fonte de dados né mas isso aqui é só para mostrar que ele consegue fazer isso então

vamos lá jq Tell me about Microsoft Vamos ver que que ele que que ele faz aqui com a Microsoft né então agora eu pedi para ele gerar um grafo onde ele vai trazer a estrutura da Microsoft E aí ele traz aqui né o Microsoft nós temos aqui Xbox nós temos a o Xbox o console e fujitsu FAB Betesda obsidian enfim Ele trouxe ali um relacionamento entre mais PR área game né Microsoft game deixa eu colocar aqui GQ GQ do P GQ do P tell me vou testar me Apple Bora testar Apple para ver que que

ele Qual o relacionamento que ele tem aqui e aí à medida que ele vai trabalhando ele vai trazendo aqui todo o contexto né então lá história da Apple Ink aí tá lá Apple Store iCloud Apple music Apple Apple TV iPod Classic thunderbolt Nossa lembra do thunderbolt beleza Apple two Apple Park e por aí vai né Então tá aqui uma estrutura com gráfico computacional utilizando todo a a sacada a inteligência né Por trás da do text ai tá bom eh se você for olhar aqui ó esse ne ml ele é uma companhia por trás do text

ai né onde ele fez aí o banco de dados ah ain né que é onde a gente tem um banco de dados para busca semântica orquestração com llms E por aí vai ele traz aqui também outras funcionalidades bem interessantes como a o o etl para processos médicos e científicos né então ele consegue fazer você consegue fazer uma extrapolação eh um etl trazendo informações médicas Ah tem o paper ai para você trazer também informações médicas aqui uma busca semântica em workflow médico ess aqui é muito importante pra galera que tá na área da Medicina e esse

hag esse Tex ai é são os dois que a gente já perpassou aqui tá bom bem aqui simplesmente processo de instalação utilizando o docker lembrando eu utilizei essa estrutura que está aqui nesse nessa nessa biblioteca no no graph no hag tá bom nesse nesse hag e no RM ele mostra aqui utilizando Como que você faz o kickstart Como que você habilita eu utilizei simplesmente esse Dock Ram Men D e abrir depois que eu é claro eh tenho instalado aqui o docker desktop Tá bom faça esse teste veja se ele faz sentido para pro seu trabalho

no dia a dia vê se isso pode ser uma coisa que você pode implementar no seu trabalho eu espero que esse conteúdo te ajude estamos junto eu ia me despedir de você mas antes de despedir nós estamos na semana de matrícula tá bom do ai pro Expert então a formação especialista em a reconhecida pelo MEC o acesso é vitalício quem faz a inscrição nessa semana no e pro Expert ganha três formações em um que é o cientista de dados profissional cdpr a formação especialista em ia que é o o o Core aqui da do ai

PR expert e mais o mestre do SAS Tá bom então são três o acesso é vitalício Aqui tá o detalhamento das das formações estão nesse vídeo aqui tá bom então Ó você abre esse vídeo aqui você vai ver todo o detalhamento das duas formações mais o mestre do SAS Aqui nós temos todos os detalhes quais são são os llms os processos de hag né os aprendizados Deep learning machine learning aprendizagem supervisionada não supervisionada uma infinidade de projetos open source com com hag com agentes de ia uma stack gigantesca Sem dúvida um dos conteúdos mais completos

aí das formações de a que você vai ver na internet estamos junto aqui você tem um pouquinho gostinho do que é ferramentas eh aplicações nós estamos aqui com a a formação nessa semana nessa semana aqui o valor já está 1997 mas na na semana passada quando eu abri as matrículas no primeiro dia Eu dei um desconto cupom 700 off pra galera mas hoje a gente já tá com o valor cheio tá bom então vou deixar o link na descrição quem quiser dar um passo além aí na sua na sua jornada profissional basta clicar aqui e

se matricular no ai pro Expert estamos junto um beijo um abraço uma honra e agora sim fique com Deus e até o próximo tutorial de chiao Chao