🛠️ Cap 09: Tool Use e Function Calling: Integração de LLMs com APIs Externas e Bancos SQL
Guia de Inteligência Artificial & LLMs
🗺️ Mapa Conceitual
flowchart TD
USER["Pergunta: 'Qual o clima em São Paulo?'"] --> LLM["LLM identifica necessidade de ferramenta e emite JSON de Function Calling"]
LLM --> CALL["call: obter_clima(cidade='São Paulo')"]
CALL --> API["API de Meteorologia (22°C, Ensolarado)"]
API --> FINAL_LLM["LLM formula resposta natural: 'O clima em São Paulo está 22°C e ensolarado! ☀️'"]
style LLM fill:#e1f5fe,stroke:#03a9f4,stroke-width:1px
style CALL fill:#fff3e0,stroke:#ff9800,stroke-width:2px
style FINAL_LLM fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:2px
🎯 Slide 1: Visão Geral e Fundamentos
- Objetivo Central: Dominar os fundamentos de tool use e function calling: integração de llms com apis externas e bancos sql.
- Era dos LLMs: Da teoria de redes neurais à IA Generativa aplicada.
- Padrão de Engenharia: Aplicação prática em fluxos de software reais.
💡 Slide 2: Práticas e Arquitetura
- Self-Attention e vetorização com embeddings.
- RAG para recuperação precisa de contexto empresarial.
- Function Calling e agentes autônomos orientados a ferramentas.
🚀 Slide 3: Prática e Produção
- Otimização com LoRA e quantização de modelos.
- Bancos vetoriais com índices HNSW.
- Projeto prático com assistente de pesquisa com RAG.
📋 Resumo da Aula & Próximos Passos
- Revise o código de exemplo deste capítulo.
- Complete os exercícios práticos nos 4 níveis de complexidade.
- Realize o quiz formativo interativo para validar sua compreensão.
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