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Como criar um agente AI para projetos frontend

Aprenda a criar agentes de IA para projetos frontend usando BaseAI e Langbase. Tutorial prático e acessível.

Interface futurista com elementos gráficos azuis em neon, incluindo um sorriso e uma xícara, sobre um fundo escuro esverdeado. Logos

Diariamente, novos produtos e ferramentas de IA surgem, mostrando a crescente importância e utilidade dessa tecnologia. Assistentes de IA são úteis em diversas áreas, como e-commerce, suporte ao cliente, criação de conteúdo, marketing e educação. A habilidade de construir e implementar agentes de IA é cada vez mais requisitada, e você não precisa ser um especialista em IA/ML para começar. Com as ferramentas certas, a construção de agentes de IA pode ser acessível e prazerosa.

Este tutorial guiará você na criação de um agente de IA para gerar FAQs em um projeto frontend. Vamos explorar como melhorar a precisão de um agente de IA, instruindo-o a usar um conjunto de documentos predefinidos em vez de apenas dados da web.

Building An AI Agent For Your Frontend Project

Para o sucesso de qualquer projeto de desenvolvimento, escolher a plataforma e as ferramentas certas é crucial. Nosso stack tecnológico inclui:

  • OpenAI: Provedor de modelos de IA mais utilizado. É necessário ter uma conta.
  • BaseAI: Framework de IA web de código aberto para construção de agentes IA sem servidor com Node.js e TypeScript.
  • Langbase: Plataforma sem servidor potente para construção e implementação de produtos de IA.

Com BaseAI e Langbase, desenvolvedores podem criar, testar e implementar agentes de IA rapidamente e a baixo custo.

O que é um agente de IA?

Um agente de IA é um programa de software que usa inteligência artificial para realizar tarefas ou tomar decisões de forma autônoma, frequentemente interagindo com usuários ou sistemas. Pode ser um chatbot, assistente virtual ou qualquer ferramenta que aprenda com dados e automatize processos, tornando as coisas mais fáceis e rápidas.

Introdução ao framework BaseAI

Para usar o BaseAI eficientemente, é importante entender suas principais funcionalidades:

  • AI pipes: Agentes de IA sem servidor que fornecem uma API unificada para todos os LLMs.
  • AI memory: Agente RAG (Geração Aumentada por Recuperação) sem servidor que oferece funcionalidade de memória de longo prazo.
  • AI tool: Função dentro do código usada para realizar tarefas que o modelo de IA não pode manejar sozinho.

Vamos explorar como criar um gerador de FAQs utilizando o BaseAI, configurando e testando o projeto localmente. A seguir, mostraremos como implantar o agente de IA no Langbase para uso em produção.

Construindo um gerador de FAQs localmente com BaseAI

Crie e configure um pipe de IA para gerar FAQs e integre-o em um projeto Node.js. Teste o pipe para garantir seu funcionamento correto.

Implantando o agente de FAQ no Langbase

Depois de testar o agente localmente, autentique-se no Langbase e implante o pipe para usá-lo em produção.

Construindo um agente de IA com RAG

Explore a tecnologia RAG para criar um agente de IA que utiliza memória para fornecer respostas mais precisas e relevantes, incorporando um conjunto de documentos como base de conhecimento.

Construindo um app básico de Next.js com IA

Veja como integrar o agente de FAQ em um aplicativo Next.js, utilizando variáveis para gerar respostas de IA com base no input do usuário.

Conclusão

Este tutorial mostrou os benefícios de construir seus próprios agentes de IA, desde um gerador de FAQ até a incorporação em um aplicativo. O futuro pertence à IA, e desenvolver habilidades nessa área proporcionará uma grande vantagem.

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