Como criar fluxo de trabalho de automação de IA, agente de voz com IA, banco de dados vetoriais e protocolo de contexto de modelo

1. Apresentação: Olá, pessoal, vocês estão interessados em criar automações de IA, banco de dados vetoriais de agentes de voz AI e MCP Se a resposta for sim, então este curso pode ser para você. No primeiro projeto, vamos criar automações de resposta de e-mail com IA usando o Zapier No segundo projeto, vamos criar automações de análise de feedback de clientes com IA usando o Zapier No terceiro projeto, vamos criar automações de categorização de despesas com IA usando No quarto projeto, vamos criar automações de rastreamento de inventário de IA usando No quinto projeto, vamos criar automações de agendamento de consultas com IA usando NN No sexto projeto, vamos criar automações de marketing de conteúdo de IA usando o NightN No projeto sete, vamos criar um agente de pesquisa de produtos de IA usando o Relay App Em seguida, vamos criar um agente de análise de contratos de IA usando o Gumloop Em seguida, vamos criar um agente de voz recepcionista de IA usando 11 Depois disso, criaremos voz de suporte ao cliente com IA usando FAPI e também criaremos um agente e também criaremos voz de vendas de IA usando o Voiceflow Depois disso, vamos criar um agente de geração de leads de IA usando o Zapier Também vamos fazer um pouco de programação. Vamos criar um agente de análise de dados de IA usando Python e Você poderá fazer o upload de um arquivo CSV e o agente de IA analisará os dados e fornecerá informações valiosas No próximo projeto, vamos construir sistema multiagente de IA para gerenciamento de projetos Teremos três agentes de IA, e esses três agentes de IA interagirão entre si. Em seguida, vamos construir um gerador de receitas de pés com IA. E também vamos conectar o modelo de IA com o banco de dados vetoriais Pinecone. Portanto, o modelo de IA vai gerar receitas de alimentos com base nos ingredientes alimentares disponíveis. E no final do curso, vamos construir um servidor MCP usando o Zapier Também vamos conectar o servidor MCP ao Google Sheets e ao Mistral 2. Ferramentas e recursos de IA: Holi, pessoal, bem-vindos de volta ao curso. Neste vídeo, vamos conhecer mais sobre todas as ferramentas que vamos usar neste curso. O primeiro é o Zapier. Vamos clicar nesse link e você será redirecionado para esta página O Zapier é uma das plataformas mais conhecidas para criar automações de IA Você pode usar o Zapier para criar agentes de IA, chatbots de IA. Você pode gerenciar seus dados aqui. Você pode criar uma interface para seus clientes e muito mais. Vamos clicar nos produtos, clicar em Automações de IA e rolar um pouco para baixo Você pode criar automações de IA para muitos casos de uso diferentes, por exemplo , marketing, vendas, produtos, TI e muito mais, e é relativamente fácil Basta arrastar e soltar. Você não precisa saber programar para criar automações de IA e não se preocupe Vou guiá-lo passo a passo. E vamos clicar em Integrações de aplicativos. Existem mais de 8.000 aplicativos que podem ser conectados. Vamos rolá-los. Olha isso. Zapier à sua planilha do Google, Gmail, cortar Google Calendar, Google Drive Notion, Hubspot, Google Form, anúncios de links do Facebook, Você pode conectar o Zapier à sua planilha do Google, Gmail, cortar Google Calendar, Google Drive Notion, Hubspot, Google Form, anúncios de links do Facebook, MailChim e muito mais. E não se preocupe, o Zapier é totalmente gratuito. Vamos clicar em Preços. Como vocês podem ver, o Zapier oferece uma planta gratuita. Olha isso. Ok, agora vamos voltar ao slide e passar para a segunda ferramenta Make. Vamos clicar neste link e você será redirecionado para esta página O Make é muito parecido com o Zapier. Você pode usar o Make para criar automações de IA. Você pode usar o Make para criar agentes de IA, e vamos rolar um pouco para baixo. Você pode criar automações de IA para operações de TI, marketing, vendas, finanças, experiência do cliente e pessoas ou RH E vamos rolar para baixo. Existem mais de 3.000 aplicativos que podem ser conectados ao Make Vamos clicar em Bros Apps e rolar para baixo. Você pode conectar o Make à sua planilha do Google, abrir AI, Gmail, Google Drive, telegram, Airtable Pinterest, Notion, Google Docs, slack E é relativamente fácil de usar, pessoal, principalmente de arrastar e soltar, então você não precisa saber codificar. E vamos clicar em preços. Como vocês podem ver, o Make é totalmente gratuito. Ele oferece um plano gratuito. Obviamente, existem algumas limitações quando se trata do plano gratuito. Por exemplo, você tem apenas 1.000 créditos por mês. Portanto, certifique-se de estar totalmente ciente dessas limitações. Ok, agora vamos voltar ao slide e passar para a terceira ferramenta n8n Vamos clicar neste link e você será redirecionado para esta página Night N é um pouco diferente do que eles aparecem e fazem porque é auto-hospedado e oferece mais controle e flexibilidade sobre seu fluxo de trabalho de automação de IA. E você não precisa saber codificar porque Night N consiste principalmente em arrastar e soltar. Vamos clicar nos produtos e nos modelos. O NightN tem muitos modelos que você pode usar e personalizar. Olha isso. Portanto, você não precisa começar do zero. Você pode usar um desses modelos. Vamos clicar nos produtos e clicar em Integrações. Há mais de 1.200 integrações disponíveis. Olha isso. Google Sheet, Gmail, open AI, slide, Telegram, Google Gemini, Anthropic e Ok, vamos clicar em preços. Infelizmente, Naten não tem planos gratuitos, mas não se preocupe, ele oferece duas semanas de teste gratuito Ok, agora vamos voltar ao slide e passar para a próxima ferramenta, a Flowis AI Vamos clicar nesse link e você será redirecionado para as espadas Vamos usar o Flowis AI para criar um agente de geração de leads de IA FLOiS é uma plataforma de desenvolvimento de sistemas de agentes de código aberto plataforma de desenvolvimento de sistemas de agentes de É relativamente semelhante a ponta a ponta. Então, vai ficar assim. E há muitas coisas que você pode criar usando o Flowis Você pode criar um sistema multiagente. Você pode criar um assistente de bate-papo. Então, é como um bot de bate-papo como esse. E se seu fluxo de trabalho de automação de IA exigir revisão humana, vocês podem adicionar humanos ao circuito, pessoal. Olha isso. E não se preocupe, seu uso é totalmente gratuito. Vamos clicar em preços. Como vocês podem ver, o FlowIS oferece um plano gratuito. Obviamente, existem algumas limitações quando se trata do plano gratuito, por exemplo, você só pode ter dois fluxos e o armazenamento de dados é limitado a cinco MB. Portanto, certifique-se de estar totalmente ciente dessas limitações. Ok, vamos voltar ao slide e passar para o próximo. Pinha. Vamos clicar nesse link e você será redirecionado para as espadas Então Pinecone é um banco de dados vetoriais. Em um de nossos projetos, vamos armazenar dados de inventário de alimentos no Pinecone e, além disso, vamos conectar o Pinecone ao modelo Lord's Language Ok, agora vamos clicar nas documentações e clicar em QuickStart Vamos usar Python, então vamos clicar em Python Mas o PyCon também suporta outras linguagens de programação, como JavaScript, Java, Go e CR Aqui está a documentação do código. Você precisará copiar e colar esse código e também precisará obter sua chave de API. Mas não se preocupem, pessoal. guiá-lo passo a passo. E não se preocupe, o uso do Pinecone é totalmente gratuito. Vamos clicar em preços. Como vocês podem ver, a Pinecone oferece uma planta gratuita. Olha isso. Ok, agora, vamos voltar ao slide e passar para a próxima ferramenta, 11 Labs. Vamos clicar nesse link e você será redirecionado para as espadas Vamos usar 11 laboratórios para criar um agente de voz de IA. Então, vamos criar uma recepcionista de IA capaz de conversar com seus clientes e ter conversas normais, assim como pessoas humanas Há muitas coisas que você pode fazer com 11 laboratórios. Por exemplo, você pode converter texto em manchas. Você pode criar um agente de IA, e é isso que faremos neste curso. Você pode gerar uma música. Olha isso. Muito legal. Você pode converter salpicos em texto Você pode fazer dublagem, clonar sua voz e muito Não se preocupe, o 11 Labs é totalmente gratuito. Vamos clicar nos preços, como vocês podem ver. 11 Labs oferece uma planta gratuita. Olha isso. Ok, pessoal, acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. 3. Como criar automação de respostas de e-mail com IA com o Zapier: Holly, pessoal, bem-vindos de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar automações de resposta de e-mail com IA usando o Zapier É uma automação simples que lê seu e-mail, escreve um rascunho de resposta com base em conversas anteriores e ainda requer sua aprovação antes de enviar o e-mail. Ok, vamos começar primeiro. Vou fazer login usando minha conta GML, então vamos clicar em Continuar com o Google Como vocês podem ver, eu entrei com sucesso e aqui está meu painel Ok, agora vamos clicar em Criar e vamos clicar no fluxo de trabalho automatizado do Zaps, e você será redirecionado para esta página Nesse caso, você tem duas opções. A primeira opção é usar a IA para gerar automaticamente o fluxo de trabalho da Automation. Você só precisa escrever o baile, explicar que tipo de automação você deseja e, em menos de um minuto, a IA gerará o fluxo de trabalho de automações e, em menos de um minuto, a IA gerará o fluxo de trabalho de automações E a segunda opção é criar o fluxo de trabalho manualmente. E é isso que vamos fazer. Ok, vamos começar. Primeiro, vou clicar nesse gatilho. E eu vou selecionar o e-mail. Então, vamos clicar em Apps e vamos clicar em Gmail. Portanto, nesse caso, queremos que o Zapier possa acessar nossa caixa de entrada de e-mail Vamos clicar em Escolher um evento e selecionar um novo e-mail. Portanto, ele será acionado quando um novo e-mail aparecer na caixa de correio especificada Ok, agora vamos conectar o Zapier à nossa conta do Gmail Então, vamos clicar em Entrar e eu vou selecionar essa conta de e-mail. E vamos clicar em Continuar. Ok, agora vamos dar ao Zapier acesso à caixa de entrada de e-mail Portanto, certifique-se de marcar essas caixas e clique em Continuar. Ok, conectamos com sucesso Zapier à conta do Gmail Então, agora o Zapier poderá acessar a caixa de entrada e ler E vamos clicar em Continuar. Vamos clicar aqui, rolar um pouco para baixo e clicar em Caixa de entrada E vamos clicar em Continuar. E vamos testar o gatilho mais tarde. Então, vamos fechar isso por enquanto. E vamos adicionar as ações de IA. Então, vamos clicar aqui. Vamos clicar em Ações e vamos clicar em IA. E vamos clicar com o botão direito porque queremos que a IA seja capaz de escrever o rascunho do e-mail, certo? Para o modelo, vou usar o GPD de quatro pontos oh. Esse é o melhor modelo. Mas há muitas outras opções. Você pode usar o Anthropy Você pode usar o Google Gemini, e há outras opções aqui Você pode usar qualquer modelo de IA que quiser, depende totalmente de você. Em seguida, vamos escrever o baile de formatura. Ok, vou remover esse baile e, na verdade, o baile vai ser bem longo, então vou copiar e colar o baile, para você possa pausar o vídeo e reescrever o baile Você é um especialista em responder e-mails Com base no e-mail recebido abaixo, gere uma resposta profissional e personalizada que aborde as principais preocupações ou equações do remetente, mantenha um tom amigável e profissional corresponda ao estilo das conversas anteriores Seja caloroso e prestativo, é conciso, mas completo, inclui um claro apelo à ação, se necessário Bem, vou remover a data porque acho que não é necessária. Ok, então esse é meu baile de formatura. Então você pode postar o vídeo e digitar esse baile de formatura. E se você quiser usar a IA para melhorar seu baile de formatura, clique aqui Em seguida, vamos gerar os campos de saída do baile Então, vamos clicar em gerar a partir do Prom. Isso levará alguns segundos. Ok, aqui estão os arquivos de saída, corpo da resposta e vamos rolar um pouco para cima Agora vamos adicionar o campo de entrada. Vamos clicar em selecionar campos de entrada e clicar em concluir esta etapa. E vamos clicar em Test Trigger. Vamos clicar nesse botão. Ok, agora está testando. Ok, vamos lá. E vamos clicar em Continuar com o registro selecionado. Ok, a seguir, vamos clicar em preencher. Para o nome completo, eu vou nomeá-lo. E-mail de. E vamos adicionar o valor do campo. Vou selecionar a partir do e-mail. E vamos clicar em Salvar. E vamos adicionar outro campo. Vou chamá-lo de assunto do e-mail. E vamos adicionar o valor do campo. Vou selecionar o assunto. E vamos clicar em Salvar e adicionar outro arquivo. Vou chamá-lo de corpo do e-mail. E vamos adicionar o valor do campo, selecionar a planta corporal e clicar em Salvar. Ok, agora está avaliando a força do baile. Isso levará alguns segundos. Ok, a força do baile é boa e você pode clicar aqui para gerar prévia Isso levará alguns segundos, talvez cinco ou 10 segundos, depois basta clicar em Concluir. Ok, em seguida, clicaremos em ações novamente, clicaremos em Gmail e selecionaremos o evento de ação Vou criar um rascunho de resposta. E vamos clicar em Continuar para ver o tópico. Nós vamos selecionar este. E vamos rolar um pouco para baixo para ver o corpo do e-mail, vamos adicionar o corpo do e-mail. Então, vamos clicar aqui e vamos manter o resto em branco. E vamos clicar em Continuar. E, por enquanto, vamos pular o teste, então vamos clicar em Ignorar E vamos clicar em Publicar. Então, vamos publicar as automações. Ok, agora está funcionando e vamos testar essas automações. Ok. Agora vou enviar o e-mail para o útil bottengmail.com e vamos testar se a automação Quando enviamos o e-mail, a IA deve ser capaz de escrever o e-mail da nossa caixa de entrada e escrever automaticamente o rascunho Vamos clicar em Nova mensagem e enviarei o e-mail para o helpful boot ten@gmail.com. Esse é outro e-mail. Vamos escrever o assunto do e-mail. Proposta de parceria. Oi, Chris. Como você está? Já faz um tempo que não trabalhamos juntos na equipe de consultoria tecnológica. Atualmente, estou criando um software de otimização da cadeia de suprimentos. E eu queria saber se você está interessado em se juntar à minha equipe. Eu acredito que você tem muitas coisas para contribuir. Estou ansioso para ouvir isso de você. Ok, esse vai ser o e-mail. E vamos enviar esse e-mail, pessoal. Ok, não, está enviando o e-mail. Isso levará alguns segundos. Talvez cinco ou 10 segundos. Ok, a mensagem foi enviada. Ok, agora vamos verificar a caixa de entrada. E como vocês podem ver, recebemos esta proposta de parceria por e-mail. E o que faremos a seguir é voltar ao Zapier e executar a automação Então, vamos clicar em Executar. Ok, agora a automação está em execução. Ok, o Zap é executado com sucesso e é acionado em um novo e-mail E vamos voltar para a caixa de entrada de e-mail novamente e atualizaremos a página e poderemos ver o Ok, vamos lá. Oi, Bd. Espero que você esteja bem também. É ótimo ouvir de você novamente, e agradeço que você me considere para seu projeto de otimização da cadeia de suprimentos. Parece uma iniciativa fantástica, e eu definitivamente estou interessado em discutir como eu poderia contribuir com sua dica. Podemos marcar um horário para conversar mais? Eu adoraria ouvir mais sobre sua visão e ver onde eu posso me encaixar. Aguardamos sua resposta pessoal, atenciosamente , Chris. Ok, muito legal. E se você quiser enviar o e-mail, basta clicar em SN. Ok, Fran, legal Ok, pessoal, acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau 4. Como automatizar o analisador de feedback do cliente com IA com o Zapier: Holly, pessoal, bem-vindos de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar automações de análise de feedback de clientes com IA usando o Zapier É uma automação simples que avaliará os feedbacks dos clientes do seu arquivo da Planilha Google, analisará automaticamente o sentimento e atribuirá o rótulo de sentimento como positivo, neutro Ok, vamos começar. Primeiro, vamos clicar em Criar Zaps e você será redirecionado para esta página E vamos clicar em Trigger. E vamos clicar em Apps. E vamos clicar em Planilhas Google. Ok, agora vamos clicar em Escolher evento. E vou selecionar Nova linha da planilha. E vamos conectar o Zapier ao Google ****. Vamos clicar em Entrar. E vou selecionar esse e-mail, marcar todas essas caixas e clicar em Continuar. Então, neste caso, estou dando ao Zapier acesso à minha planilha do Google Vamos clicar em Continuar. Ok, conectamos com sucesso o Zapier ao Google **** Vamos clicar em Continuar novamente. Ok, agora vou abrir minhas planilhas do Google e criar uma nova planilha Então, vamos clicar aqui e eu vou nomear esse arquivo como dados de feedback do cliente. Você pode nomeá-lo onde quiser. Depende totalmente de você. Então, vamos armazenar todos os dados de feedback do cliente neste **** Ok, agora, vamos voltar ao Zapier e vamos atualizar a página. E vamos clicar em os value e vamos clicar dados de feedback do cliente porque queremos conectar o Zapier a esse arquivo E para a planilha, vou selecionar **** E vamos clicar em Continuar. Ok, agora, vou clicar em Testar gatilho. Ok, agora, está testando. Como vocês podem ver, recebemos um erro aqui, incapaz de extrair as linhas da planilha O motivo pelo qual recebemos esse erro porque a planilha ainda está vazia Então, o que vou fazer a seguir é usar o GPD do chat para gerar feedback aleatório dos clientes E eu vou copiar e colar isso e colocar aqui. Portanto, nesse caso, temos três colunas, data, nome do cliente e feedback. E vamos voltar ao Zapier e clicar em Testar gatilho E desta vez deve funcionar porque a planilha não está mais Então, vou selecionar esse e clicar em Continuar com o registro selecionado. Ok, em seguida, vamos adicionar IA ao fluxo de trabalho de automação Então, vamos clicar aqui e eu vou selecionar Custom Pm. Para o modelo de IA, vou usar o GPT quatro, mas existem outras opções, como o Anthropy Sinta-se à vontade para usar qualquer modelo de IA que você quiser. Depende totalmente de você. Em seguida, adicionaremos o campo de entrada. Então, vamos clicar em Adicionar campo. Vou nomear o campo de feedback. Você pode chamá-lo do que quiser. Depende totalmente de você. Em seguida, adicionaremos o valor do campo. Então, vamos clicar aqui. E eu vou selecionar o feedback. E vamos clicar em Salvar. Em seguida, vou escrever o prompt. Analise o feedback e o sentimento do cliente. Rótulo de sentimento atribuído, como positivo, negativo ou neutro Ok, agora vou aprimorar o baile, então vou clicar em Melhorar Pm Então, a IA vai modificar o baile e torná-lo melhor. Em seguida, vou gerar campos de saída do baile. Então, vamos clicar em gerar a partir da saída. Ok, levará alguns segundos, talvez cinco ou 10 segundos. Então, esperem, pessoal. Espero que não demore muito. Ok, temos dois campos de saída, feedback do cliente e rótulo de sentimento. Em seguida, vou clicar em Gerar visualização. Ok, esperem, pessoal. Isso levará talvez dez ou 15 segundos. Ok, aqui está o feedback do cliente e aqui está o rótulo do sentimento. E vamos clicar em Concluir. Em seguida, adicionaremos mais uma etapa. Então, vamos clicar aqui e clicar em Aplicativos, e vou selecionar Planilhas Google novamente. Em seguida, clicaremos em Coos and event e digitaremos a linha de atualização da planilha E vamos clicar em Continuar. Ok, agora, vamos selecionar a planilha. Então, vamos clicar aqui. Obviamente, vamos selecionar os dados de feedback do cliente. Em seguida, vamos selecionar a planilha. Então, vamos clicar em Apenas valor e eu vou selecionar **** um Bem, nesse caso, só temos um ****, certo? Olha isso. Ok, vamos voltar para Zapier Em seguida, vamos selecionar a linha. Então, vamos clicar nesses três pontos e clicar em Personalizar E vamos clicar em Nova planilha no Google, e eu vou selecionar o ID da linha dois Em seguida, clique aqui para selecionar a data. Para nome do cliente, vou selecionar o nome do cliente. Para obter feedback, vou selecionar feedback. E, na verdade, precisamos adicionar mais uma coluna, pessoal. Então, vamos adicionar uma coluna de rótulo de sentimento. E vamos atualizar a página Como vocês podem ver, agora temos mais uma coluna O nome da coluna é Sentiment label. Essa é a coluna que acabamos de adicionar. Vamos clicar aqui e clicar em Analisar e retornar dados e selecionaremos o rótulo de sentimento. Nesse caso, o rótulo do sentimento será adicionado a essa coluna Vamos voltar ao Zapier e você pode alterar a cor do texto Você também pode colocá-lo em negrito ou itálico, depende totalmente de vocês Você pode personalizá-lo como quiser. Em seguida, vamos clicar em Continuar. E vamos clicar em Etapa de teste. Ok, agora ele está testando as automações. Isso levará alguns segundos. E vamos clicar em Publicar. Ok, agora estamos publicando as automações. Isso levará aproximadamente 10 segundos. Ok, publicamos as automações com sucesso e agora as automações E vamos ao Google ****, como vocês podem ver. Agora temos o rótulo de sentimento, e ele é positivo. O filtro de previsão de demanda nos ajudou a reduzir o excesso de estoque em quase 18%, ficando muito impressionados Obviamente, isso é um feedback positivo, certo? Ok, muito legal. Agora vamos testar essas automações novamente, então vamos adicionar mais uma linha Então, vamos copiar e colar a data. Vamos copiar e colar o nome do cliente. E vamos copiar e colar o feedback do cliente. Bem, deveria estar aqui. Na verdade, ele não será atualizado instantaneamente em 1 segundo. Demorará cerca de cinco ou 10 segundos ou você pode atualizar a página e ver o rótulo de sentimento aqui, pessoal Ok, vamos verificar isso novamente. Bem, demorou apenas 5 segundos ou até menos de 5 segundos. Ok, o rótulo do sentimento é negativo. No início, a interface do usuário é confusa e os tutoriais de integração Demoramos semanas para nos acostumarmos com isso. Então, obviamente, isso é um feedback negativo, certo? Ok, muito legal. Acabamos de criar automações de análise de feedback de clientes usando o Zapier . Ok, eu acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Garoto. 5. Como criar uma automação para categorização de despesas com IA com Make: Olá, pessoal. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar uma automação de IA simples que categorizará suas transações ou despesas usando Ok, vamos começar. Primeiro, vamos abrir o Google Sheet e criar quatro colunas. A primeira é a data das transações. O segundo é o valor das transações. A terceira é a descrição e a quarta é a categoria. E vamos conectar make.com ao Google ****, que o modelo de IA possa acessar seu Google**** Ok, vamos fazer login. Vou fazer login usando minha conta do Gmail. Como vocês podem ver, eu entrei com sucesso. Ok, aqui está meu painel, e vamos começar. Vou clicar em Make AI tools, e você tem duas opções. Você pode criar as automações de IA do zero ou também pode usar um desses modelos Há muitos modelos que você pode usar e personalizar. Ok, vou começar a dourar as automações de IA do Vamos clicar em Iniciar construção e você será redirecionado para esta página Esta é a página de edição. Ok, primeiro, vamos adicionar o Google****. Então, vamos clicar aqui e clicar no Google *****. E eu vou selecionar What's Rose. Em seguida, vamos criar uma conexão. Então, vamos conectar nossa conta Googleshit com make.com. Então, vamos clicar aqui. E vou clicar em Fazer login com o Google. E eu vou selecionar essa conta e vamos clicar em Continuar. Vamos marcar todas essas caixas. Então, nesse caso, estou dando à make.com para acessar minha planilha do Google e vamos clicar em Continuar Ok, ainda está carregando. Isso levará alguns segundos. Em seguida, vamos selecionar a planilha. Então, vamos clicar aqui. Clique aqui para escolher Arquivo. E, obviamente, vou selecionar dados de despesas. Esse é o nome do arquivo. Então, vamos digitar dados de despesas. E para o nome da planilha, vamos como a folha 1. Bem, neste caso, só temos a folha um, certo? E vamos rolar para baixo. A tabela contém cabeçalho, e certifique-se de que você gosta de sim, porque temos esse cabeçalho, data, quantidade, descrições e categoria, e vamos rolar um pouco para cima. Para o método de pesquisa, há três opções: pesquisar por PAT, selecionar a partir de A e inserir manualmente Vou selecionar a primeira pesquisa por PAT. Ok, vamos clicar em Salvar. E a seguir, vamos adicionar outro módulo. Então, vamos clicar aqui. Nesse caso, usaremos o modelo AI fornecido pela make.com Vamos digitar AI e clicar aqui para perguntar qualquer coisa. Este é um modelo de IA gratuito fornecido pela make.com, e você não precisa de uma chave de API aqui, pessoal Em seguida, vamos selecionar o modelo de IA. Existem três opções: GPT OSS 20 B, GPT OSS, 120 B e GPT five Mini e Nesse caso, vou selecionar o primeiro. Sinta-se à vontade para selecionar qualquer modelo de IA que desejar. Depende totalmente de você. Em seguida, escreveremos o prompt. Transações ou categorias de despesas atribuídas com base nas descrições. Então, vamos clicar aqui e clicar em Salvar. Ok, agora vamos adicionar outro módulo. Então, vamos clicar aqui e clicar em Google Shins. Como vocês podem ver, existem várias opções. Vamos, tipo, atualizar uma linha. Vamos clicar aqui para o método de pesquisa, vamos selecionar pesquisar por caminho. E vamos clicar aqui para escolher o arquivo. E lembrem-se, pessoal, o nome do arquivo é Dados de despesas. Então, vamos digitar dados de despesas. E há apenas um site dentro dos dados de despesas. Então, vamos clicar nesse ****. Para o número da linha, vou selecionar o número da linha. Vamos rolar um pouco para baixo. Cabeçalho do conteúdo da tabela. Vou colocar sim porque obviamente esses dados têm cabeçalho, certo? Então, a primeira corda é o cabeçalho. Para a data, vamos selecionar a data. Para o valor, vamos selecionar o valor para as descrições, vamos selecionar as descrições e, para a categoria, vamos selecionar a resposta. Vamos rolar para baixo e clicar em Salvar. E vamos abrir o Google****. Como vocês podem ver, ainda está vazio. Então, eu vou usar o chat GPD para gerar transações aleatórias ou dados de despesas, e vou copiar e colar isso e colocá-lo aqui Ok, em seguida, vamos executar as automações de IA. Então, vamos voltar para make.com e clicar em Executar uma vez Ok, agora estamos executando as automações de IA. Isso levará alguns segundos, talvez dez ou 15 segundos. Então, esperem, pessoal. Ok, vamos lá. Como vocês podem ver aqui, a IA adicionou a categoria de transações. Então, para essas transações, a categoria é comida. Ok, muito legal. Na verdade, você tem duas opções. Você pode executar a automação uma vez, basta clicar nesse botão ou executar as automações automaticamente a cada 15 minutos. Você pode ativar isso, basta clicar aqui. Portanto, se você adicionar mais transações a essa planilha do Google, cada 15 minutos, a IA atualizará a célula. Ok, pessoal, acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Garoto. 6. Como criar automação de rastreamento de inventário com o Make: Olá pessoal. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar automações de rastreamento de inventário usando M. Portanto, é uma automação simples que monitorará seus dados de inventário e verificará se quantidade de estoque está abaixo do nível de reposição e, em seguida, enviará automaticamente um e-mail para você Portanto, será um lembrete para você reordenar os produtos Ok, vamos começar. Vamos clicar nesse cenário de criação. E você será redirecionado para a página de edição. Ok, ainda está carregando. Isso levará alguns segundos. Ok, agora vamos clicar aqui e escolher o Google Sheets. Ok, vamos clicar aqui e vamos selecionar o que é nova rosa. Portanto, ele será acionado quando uma nova linha for editada. Então, vamos clicar nisso neste exemplo, vamos usar esses dados de inventário. Temos cinco colunas, nome do produto, SKU, quantidade de estoque, nível de repedido e locais Então, basicamente, a automação de IA verificará se a quantidade de estoque está abaixo do nível de repedido Se for esse o caso, ele enviará automaticamente um e-mail. Isso vai lembrá-lo de encomendar os produtos. Ok, vamos voltar para make.com, clicar aqui e conectar o Make aos dados do inventário Então, vamos digitar os dados do inventário do nome do arquivo. E como vocês podem ver, há apenas um **** aqui, St one Então, vamos clicar aqui e escolher St one. E vamos rolar para baixo até o limite, vamos defini-lo como dez. E vamos clicar em Salvar. E vamos escolher tudo e clicar em Salvar novamente. Em seguida, vamos clicar em outro módulo. E vamos digitar AI. Então, vamos usar o modelo de IA fornecido pelo Make, então é um modelo de IA gratuito e você não precisa ter nenhuma chave de API. E vamos clicar como Anythink. E vamos filtrar os dados primeiro, então vamos clicar aqui. E vou nomear a verificação da quantidade da etiqueta. Você pode nomeá-lo onde quiser. Depende totalmente de você, e vamos criar uma declaração condicional Então, vamos escolher a quantidade de estoque. E para o operador de texto, será menos amassado. E vamos escolher o nível de reordenação. Aqui está a declaração condicional. Se a quantidade de estoque for menor que o nível do pedido de reposição , enviaremos as notificações Vamos clicar em Salvar e escreveremos o conteúdo do e-mail usando IA. Vamos clicar aqui. Para o modelo de IA, vou selecionar o GPT cinco Acho que esse é o melhor modelo, e agora vamos escrever o baile Escreva um breve e-mail de lembrete para reordenar o produto se a quantidade de estoque for menor que o nível do pedido de reposição Use essas colunas como referência. E vou adicionar três colunas, nomes de produtos, quantidade de estoque e nível de repedido. E vamos clicar em Salvar. E vamos adicionar outro módulo. Vamos clicar aqui. E vamos digitar GML E vamos clicar em enviar um e-mail. Ok, primeiro, precisamos conectar nossa conta do Gmail ao Make Então, vamos clicar em Criar conexões. Ok, agora vamos clicar neste login com o Google. E você será redirecionado para esta página. E eu vou clicar aqui. Essa é a conta de e-mail que eu quero usar Vamos clicar em Continuar e garantir que você marque todas as caixas. Então você está dando ao Make acesso à sua caixa de entrada e vamos clicar em Continuar Ok, conectamos com sucesso o Make ao GML. Ok, em primeiro lugar, vamos adicionar o destinatário. Então, vou adicionar minha outra conta de e-mail, Chris aldica@gmail.com. Portanto, o e-mail de lembrete será enviado para este e-mail. Em seguida, vou entrar no assunto LowSokrMinder. Então esse será o assunto do e-mail. Em seguida, adicionaremos o conteúdo. Então, vamos clicar nessa coleção de conteúdos. Vamos rolar um pouco para baixo. E para texto, vamos adicionar a resposta. Então, esse será o conteúdo de e-mail gerado pela IA. E vamos clicar em Salvar. Ok, pessoal, terminamos com essas automações. Agora vamos executar a automação. Então, vamos clicar nessa execução uma vez. Portanto, ele verificará se a quantidade de estoque é menor que o nível de repedido Se encontrar um, ele enviará um e-mail Vai ser um e-mail de lembrete, pessoal. Ok, vamos clicar aqui agora que estamos executando as missões automáticas. Isso levará alguns segundos, talvez dez ou 15 segundos. Então, esperem, pessoal. Espero que não demore muito. Bem, não demorou muito, pessoal. Demorou apenas 10 segundos ou até menos de 10 segundos. Ok, aqui está o e-mail do útil Bd. Esse é meu outro endereço de e-mail. O assunto é necessário para reordenar placas de alumínio. Como vocês podem ver aqui, para este produto, placas de alumínio, a quantidade de estoque é apenas uma, mas o nível de repedido é 15 Então, obviamente, a quantidade de estoque é menor que o nível de repedido Essa é a razão pela qual a AI enviou esse e-mail para mim. Ok, pessoal, criamos com sucesso automações de rastreamento de inventário de IA usando make E se você quiser que essas automações de IA continuem em execução, você pode clicar nessa execução a cada 15 minutos. Portanto, se houver uma atualização , ele enviará outro e-mail. Ok, pessoal, acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau 7. Como criar IA para automar reservas de compromissos com o n8n: Olá, pessoal. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar automações de agendamento de consultas com IA usando o NightN Portanto, essa é uma automação simples que acessará seu calendário do Google, agendará e enviará um e-mail para você Ok, vamos começar. Primeiro, você precisará criar uma nova conta e terá um teste gratuito de 14 dias. E vamos clicar aqui e eu vou entrar usando minha conta do Gmail, e vamos clicar em Abrir instância E eu vou ser redirecionado para o meu quadro de jazz. Ok, vamos lá. E vamos clicar em Criar fluxo de trabalho. Como vocês podem ver, somos redirecionados para a página de edição Ok, pessoal, vocês têm três opções. A primeira opção é criar as automações do zero A segunda opção é criar as automações usando IA, e a terceira opção é criar as automações a partir de um modelo Há muitos modelos gratuitos que você pode usar e personalizar. Nesse caso, vamos criar as automações usando IA Então, vamos clicar neste livro com IA e eu vou escrever o prompt. Ok, aqui está o aviso. Crie um fluxo de trabalho que comece com um formulário de agendamento de compromissos e use uma nota de configuração manual do fluxo de trabalho Em seguida, armazene os dados do compromisso em uma sessão, analise a hora e prepare os dados, crie um evento no calendário, gere o conteúdo do e-mail e, finalmente, envie um e-mail de confirmação Vou tornar esse problema mais específico. Formulário de agendamento de consultas, solicitando que meu cliente insira seus nomes, e-mail e horário preferido. E vamos clicar em Gerar. Ok, agora a IA está criando o fluxo de trabalho de automação. Isso levará alguns minutos, talvez dois ou 3 minutos. Então, esperem, pessoal. Espero que não demore muito e estou muito animada para ver o resultado Bem, não demorou muito. Demorou apenas um minuto ou até menos de um minuto. Ok, aqui está o fluxo de trabalho das automações. Em primeiro lugar, temos um formulário de agendamento de consultas, então nosso cliente inserirá seu nome, endereço de e-mail e horário preferido aqui. Em seguida, temos as configurações do fluxo de trabalho. Então, vamos clicar aqui. E para o e-mail, vou substituir o valor do espaço reservado pelo meu próprio e-mail Ok, vamos lá. E também substituo o e-mail do remetente pelo meu e-mail. Em seguida, precisaremos adicionar credenciais para o Google Sheets. Então, vamos clicar aqui e clicar em Criar novas credenciais. E vamos clicar em Fazer login com o Google. E eu vou selecionar essa conta. E vamos clicar em Continuar. Então, neste caso, estamos dando oito e acesso ao Google **** Ok, agora conectamos com sucesso o Google **** com o eating. Em seguida, adicionaremos credenciais para o Google Calendar Então, vamos clicar aqui. E vamos clicar em Criar novas credenciais. E vamos clicar em Fazer login com o Google. Vou usar essa conta e vamos clicar em Continuar. Então, neste caso, estamos dando oito e acesso ao Google Calendar. Ok, conectamos oito com sucesso e com o Google Calendar. E, por fim, faremos a mesma coisa com o GML. Então, vamos clicar aqui e clicar em Criar novas credenciais, e eu vou entrar usando a mesma conta do Gmail Portanto, neste caso, estamos dando à NAN acesso à nossa caixa de entrada de e-mail Vamos clicar em Continuar OK, a conexão foi bem-sucedida. Conectamos com sucesso o GML com oito N. Ok, muito legal. Agora vamos atualizar a página E vamos clicar em Recarregar. Em seguida, vamos abrir sua planilha do Google e criar um novo arquivo. Vou nomear o arquivo de dados de agendamento de compromissos. E essa será uma planilha vazia do Google. E vamos voltar para a extremidade oito, e vamos conectar oito n com esse arquivo do Google Sheet. Então, vamos clicar nos dados de agendamento da loja, clicar em Da lista e digitar os dados de agendamento de compromissos. E, nesse caso, há apenas um acerto **** um. Então, vamos adicionar **** um aqui. Para as operações, certifique-se de selecionar uma caneta ou atualizar uma linha. Para o recurso, certifique-se de selecionar **** com documento E certifique-se de que você já conectou o Google Sheets ao NN, foi isso que fizemos antes, certo? Ok, agora vamos clicar em Salvar. Ok, agora vamos clicar em Executar fluxo de trabalho, e você será redirecionado para o espaço e vamos inserir o nome completo Vou inserir meu nome Chris Aldika, vamos inserir o endereço de e-mail Vou usar minha outra conta de e-mail. E vamos inserir a data e a hora preferidas hoje às 17h e clicar em Marcar consulta. AziGus pode ver que os dados do cliente foram adicionados automaticamente ao meu Google **** Ok, Chris Altica, esse é o meu nome. Esse é o meu endereço de e-mail, e a data e o horário preferidos são hoje às 17h. Ok, muito Ok, agora vamos abrir a caixa oito do Gmail e recebemos um novo e-mail. Oi, Chris. Esta é uma confirmação de sua consulta na terça-feira, 9 de dezembro de 2025, às 17h. Clique aqui para adicioná-la ao Aguardamos nossa reunião . Atenciosamente. Ok, muito legal. Esse é o e-mail de confirmação. E se você abrir seu calendário do Google, AzEgus poderá ver que a IA reservou o compromisso automaticamente Ok, muito legal. Eu acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau. 8. Como criar automação de marketing de conteúdo com IA com n8n: Oi. Holly, pessoal Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar automações de marketing de conteúdo de IA usando o Naten Ok, vamos começar. Primeiro, vou clicar neste Build with AI e vou escrever o baile Crie automações de marketing de conteúdo com IA. Isso requer duas entradas do usuário. Nome do produto e descrições do produto. Com base nessas entradas, a IA elaborará o código de e-mail. Escreva um artigo para a Newsletter. E guarde-o no meu Google Docs. Gere uma imagem e publique-a no Instagram. Crie um vídeo curto usando FiO. Esse é um dos melhores modelos para criar vídeos, pessoal. Em seguida, publique esse vídeo no YouTube e no Tik Tok. IA também escreverá Tweet e LNCNPase e Para o modelo de IA, use Mistral AI. Você pode usar qualquer modelo de linguagem grande que desejar, depende totalmente de você. Ok, vamos clicar em Gerar. Agora, a IA criará o fluxo de trabalho das automações. Isso levará alguns minutos, talvez dois ou 3 minutos. Então, esperem, pessoal. Espero que não demore muito. Bem, não demorou muito, pessoal. Demorou apenas 2 minutos ou até menos de 2 minutos. Ok, aqui está o fluxo de trabalho de automação de IA para marketing de conteúdo. OK. Em primeiro lugar, temos o formulário de entrada do produto. Vamos clicar aqui. Como vocês podem ver, temos duas entradas. O primeiro é o nome do produto e o segundo é a descrição do produto. Portanto, o usuário precisará inserir esses valores. Em seguida, temos as configurações do fluxo de trabalho. Assim, os dados do formulário serão armazenados nome do produto e nas descrições do produto. Em seguida, a IA escreverá o gerador de e-mail frio usando o Mistral AI, então esse é o grande modelo de linguagem que está sendo usado aqui, e criará o rascunho do Então, ele estará pronto na sua caixa de entrada do Gmail. Tudo o que você precisa fazer é clicar em SN. Em seguida, a IA escreverá um artigo para o boletim informativo e salvará automaticamente o artigo no seu Google Docs. Depois disso, a IA usará a imagem do Gemini para criar uma imagem e publicá-la automaticamente no Instagram Depois disso, a IA também gerará vídeo usando VO. Essa é a garrafa de IA que usamos e ela publicará automaticamente o vídeo no YouTube e também no TikTok Então, isso é como um conteúdo curto, pessoal. Em seguida, a IA escreverá um tweet e publicará automaticamente o twit E, por fim, a IA também escreverá a pose de Lincoln e a publicará no Linkn Ok, agora vamos rolar um pouco para cima e clicar na imagem de Gêmeos E você precisará escolher o modelo. Há muitas opções. Vou selecionar a visualização da imagem flash do Gemini 2.5. Este é o modelo nano Banana. Vamos clicar em Salvar, rolar um pouco para baixo e clicar em VO. Você também precisará escolher o modelo. Há muitas opções. Vou selecionar o Modelo VO 3.1, gerar visualização. Este vai ser um vídeo muito curto, assim como um vídeo de 15 segundos, pessoal. Vamos clicar em Salvar. Em seguida, você precisará adicionar credenciais para o seu Google Docs Então, vamos clicar aqui e clicar em Criar novas credenciais, e você precisará inserir o ID do cliente e o segredo do cliente e clicar em Seguro Em seguida, você também precisará adicionar credenciais para o seu Facebook Portanto, você precisará conectar sua conta do Facebook ao seu Nightn. Então, vamos clicar aqui. Vamos clicar em Criar novas credenciais e você precisará inserir seu AccessToken Em seguida, você precisará adicionar credenciais para sua conta do YouTube, então você precisará conectar seu Night N ao YouTube Então, basta clicar aqui e você precisará adicionar novas credenciais e inserir seu ID e segredo do cliente E você também precisará fazer o mesmo com o Twitter e o Linknt. Certifique-se de adicionar suas credenciais e conectar seu Twitter e Linknt a um Ok, pessoal, acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau. 9. Como criar um agente de pesquisa de produtos de IA com o aplicativo Relay: Pessoal do Holi. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar um agente de pesquisa de produtos de IA usando o Relay App Esse agente de IA ajudará você a conduzir uma pesquisa abrangente de produtos e também a resumir o relatório da pesquisa Ok, vamos começar. Primeiro, vou fazer login usando minha conta do Gmail. Você também pode fazer login usando sua conta da Microsoft. Depende totalmente de você. Como vocês podem ver, eu entrei com sucesso e aqui está meu painel Pronto, agora vamos clicar nesse fluxo do U Work, e você será redirecionado para a página de edição E vamos clicar no gatilho. E vamos clicar em Manual. Vamos clicar na entrada. E há muitos tipos de dados diferentes como texto, número, sim ou não, endereço de e-mail único de seleção múltipla, data e hora e muito mais Vou selecionar o texto e vou nomear o perímetro. Nome do produto. Você também pode adicionar um valor padrão e vamos clicar em DT. Ok, agora vamos clicar aqui na Etapa, clicar em IA e clicar em Pesquisa. Ok, agora vamos escrever o baile de formatura. Vou usar esse baile de formatura. agente de IA conduzirá pesquisas de produtos sobre o nome do produto, os preços, os concorrentes, os sinais de demanda, sentimento das avaliações e as opções de fornecimento dos principais mercados Em seguida, ele gerará um relatório abrangente de pesquisa de produto com pontuação de viabilidade Ok, então esse é o baile. Em seguida, vou selecionar o modelo de IA. Vou usar a perplexidade. Essa é uma das melhores opções para pesquisa de produtos. E há outras opções, como Open AI, Anthropy, Google Gemini e X Sinta-se à vontade para usar qualquer modelo de IA que você quiser. Depende totalmente de você. E vamos clicar aqui. Use esse modelo. E vamos clicar em DT. E vamos clicar aqui novamente, clicar em IA e clicar em resumir E, obviamente, nesse caso, vamos resumir essa pesquisa com IA Então, vamos clicar em seguida para resumir o relatório de pesquisa do produto Vou usar o Gemini 2.5 FAS, mas existem outras opções, como GPD 5.1 ou Sinta-se à vontade para usar qualquer modelo de IA que você quiser. Depende totalmente de você. E vamos clicar em DT e clicar novamente. E vamos digitar no Google Docs. Então, vamos salvar o relatório de pesquisa do produto no Google Dogs. Vamos clicar aqui e clicar em Criar documento. E vamos clicar em Conectar. Ok, agora vamos conectar nosso Google Docs com o Relay App Vamos clicar nessa conta de e-mail. Portanto, neste caso, estamos dando ao Relay App acesso ao Google Dogs Vamos clicar em Continuar. E vou marcar todas essas caixas e clicar em Continuar novamente. Ok, conectamos com sucesso o Relay App ao Google Docs Em seguida, você precisará especificar sua pasta de destino. Vou selecionar minha unidade. Em seguida, você precisará adicionar o título. Pesquisa de produto. Em seguida, você precisará adicionar o conteúdo. Nesse caso, teremos dois conteúdos. O primeiro é o relatório de pesquisa do produto. Vamos clicar nessa pesquisa com IA e clicar na saída de IA. E o segundo é resumo da pesquisa de produtos. Em. Vamos clicar neste resumo com IA, saída de IA. E vamos clicar em Concluído. Ok, pessoal, terminamos. Agora vamos executar esse agente de IA. Vamos testar esse agente de IA para ter certeza de que está funcionando. Ok, vamos clicar aqui. Comece a tocar. E vou inserir o nome do produto. Nesse caso, vou realizar uma pesquisa de produtos para o arado viscoelástico E vamos clicar em Iniciar execução. Ok, agora, o agente de IA está funcionando. Isso levará alguns minutos, talvez um ou dois minutos. Então, esperem, pessoal. Espero que não demore muito e estou super animada para ver o resultado Bem, não demorou muito, pessoal. Demorou apenas um minuto ou até menos de um minuto. Ok, vamos abrir o Google Docs, e aqui está o arquivo de pesquisa do produto Como vocês podem ver, a IA gerou relatório de pesquisa do produto e também o resumo da pesquisa do produto. Olha isso. Temos resumo executivo, tamanho e crescimento do mercado, análise de preços, cenário competitivo, cenário competitivo sinais de demanda, tendências de inovação de produtos. O que mais? Análise regional, desafios, avaliação de viabilidade Portanto, a pontuação de viabilidade é 825 em dez. Temos a análise SWOT, a força, as oportunidades, temos recomendações e conclusões Ok, muito legal, pessoal. Relatório de pesquisa muito perspicaz. Eu acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau. 10. Como criar um agente de análise de contratos de cadeia de suprimentos com IA com Gumloop: Holigays, bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar o agente Analisador de contratos da cadeia de suprimentos de IA usando o Gumloop Esse agente de IA poderá avaliar seu contrato, avaliar se o contrato é justo e analisar todos os riscos potenciais. Ok, vamos começar. Vamos clicar aqui e eu vou entrar usando minha conta GML Como vocês podem ver, eu entrei com sucesso e aqui está meu painel Ok, agora, vamos clicar em Criar fluxo, e você será redirecionado para a página de edição Neste exemplo, vou usar esse contrato de contrato de cadeia de suprimentos de batata. Então eu uso esse GPT para gerar um contrato aleatório. E vamos baixar isso como PDF. Ok, agora vamos voltar ao Gumloop e clicar nesse botão para iniciar com um gatilho Ok, vamos começar, pessoal. Vamos digitar PDF e eu vou selecionar o leitor de PDF. Ok, agora vamos definir o modo de leitura como padrão. Mas se o contrato tiver algumas imagens, você também poderá adicionar OCR ou reconhecimento óptico de caracteres, que ele possa extrair texto da imagem Em seguida, conectaremos esse leitor de PDF ao agente de IA. Então, vamos digitar agente de IA. E vamos arrastar isso. E vamos clicar em Selecionar opções. Vamos clicar em Criar agente. E para o modelo de IA, vou selecionar Cloud 4.5 Okus Você pode se sentir à vontade para usar qualquer modelo que desejar. Depende totalmente de você, vamos clicar em Salvar. E vamos fechar isso. Ok, agora vamos conectar o leitor de PDF ao agente de IA. E vamos começar a escrever o pino. Analise esse contrato da cadeia de suprimentos. Vamos arrastar o conteúdo do PDF e colocá-lo aqui. Avalie a imparcialidade e identifique todos os riscos potenciais Ok, então esse é o baile, um aviso muito simples Em seguida, vamos digitar o Google Docs. E vamos pegar esse escritor do Google Docs. Primeiro, vamos conectar o Gumloop ao Google Doc. Vamos clicar nessa autenticação e clicar em Link, e eu vou fazer login usando essa conta e vamos clicar em Continuar, e vamos dar ao Gumloop acesso ao Google Vamos clicar em Continuar novamente. Ok, agora conectamos com sucesso o Google Docs ao Gumloop Em seguida, conectaremos o agente de IA ao Google Docs. Todas as análises serão adicionadas ao Google Docs. Ok, vamos lá. Vou direcionar isso para a direita e vamos adicionar o título. Análise de contratos. Resultado. Em seguida, vou adicionar o conteúdo. Então, vamos adicionar as respostas da IA. E para o formato do conteúdo, você tem três opções de texto simples, DML e Markdown Vou selecionar texto sem formatação. Ok, agora vamos testar esse agente de IA. Vamos executar esse agente de IA e garantir que o agente esteja funcionando conforme o esperado. Ok, vamos clicar aqui. Vamos escolher um arquivo para carregar e vamos fazer o upload desse arquivo, o PDF do contrato da cadeia de suprimentos. Este é o mesmo arquivo que eu mostrei anteriormente. E vamos clicar neste PDF do contrato da cadeia de suprimentos e clicar em Executar. Ok, agora estamos executando o agente de IA. O fluxo foi iniciado. Isso levará alguns segundos, talvez 20 ou 30 segundos. Então, esperem, pessoal. Espero que não demore muito e estou muito animada para ver o resultado Bem, não demorou muito. Demorou apenas um minuto. Ok, agora vamos abrir o Google Docs e vamos abrir esse arquivo Resultado da análise do contrato. Este documento foi criado pela AI. Ok, aqui está o título Análise de contratos da cadeia de suprimentos. Temos uma avaliação geral de imparcialidade, e esses são riscos críticos identificados Existem muitas seções, como escopo de fornecimento, preço e pagamento, entrega e logística, qualidade e padrões. O que mais? Inspeções, durações e rescisões, confidencialidade, responsabilidade e E aqui embaixo está o resumo. A imparcialidade é apenas uma em cada cinco, portanto, é unilateral A proteção do comprador também é uma em cada cinco. A solidez legal é de duas em cinco, e aqui estão as recomendações, rejeite e renegocie Ok, pessoal, acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. 11. Como criar um agente de voz para recepcionistas de IA com Eleven Labs: Olá pessoal. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar um agente de voz para recepcionista de IA usando 11 lâmpadas Portanto, esse agente de voz de IA poderá conversar com seus clientes e responder suas perguntas. Ok, vamos começar primeiro. Vou fazer login usando minha conta do Gmail. Como vocês podem ver, eu entrei com sucesso, e aqui está meu dakbard Ok, agora vamos clicar em agentes e você será redirecionado para esta página. Você tem duas opções. Você pode criar o agente de IA do zero ou usar um desses modelos e personalizá-lo. Ok, agora vamos clicar aqui para começar do zero. Então, vamos criar o agente de voz de IA do zero. Ok, primeiro, você precisará escrever o baile de formatura do sistema. Ok, aqui está meu baile de formatura. Você pode postar o vídeo e copiar minha solicitação, ou você também pode escrever seu próprio baile Depende totalmente de você. Ok, vamos ler o baile. Você é recepcionista de IA de uma barbearia, responsável por atender chamadas, tratar os clientes com carinho e entender suas necessidades de agendamento tratar os clientes com carinho . Seu trabalho é agendar reservas, fornecer informações de serviço e garantir que cada cor tenha uma experiência suave e amigável. Ok, esse é o meu baile de formatura, um aviso muito simples. Em seguida, vou adicionar a primeira mensagem. Essa é a primeira mensagem que o agente dirá. Olá. Como posso te ajudar hoje? Essa é a primeira mensagem que o agente de voz de IA dirá aos seus clientes. Ok, agora vamos clicar em Salvar. Em seguida, vamos selecionar a voz. Basta clicar aqui e clicar em Voz. Há muitas opções. Nesse caso, vou usar a voz de Eric. Se você quiser testar a voz, basta clicar no botão Play. Sua reclamação Em seguida, vamos selecionar o idioma. Vou selecionar o inglês, mas fique à vontade para usar qualquer idioma que você quiser. Depende totalmente de você. Em seguida, vamos selecionar o modelo de IA. Existem muitas opções, como GLM, Quint, GPT, Gemini. Vou selecionar o Gemini 2.5, fique à vontade para usar qualquer modelo de IA que você quiser Depende totalmente de você. Em seguida, clicaremos nessa base de conhecimento. Vamos clicar no documento e clicar em Criar texto. OK. Ok, agora vamos fornecer conhecimentos gerais para o agente de voz de IA. Horário berbere. O barbeiro está aberto de segunda a sábado, das 8h às 18h. O corte de cabelo enviado é de 30 minutos. cabelo enviado é de 30 minutos O preço é de $25. E o cliente tem opções adicionais para economizar massagem na barba e na cabeça, que custará $10,15 dólares Atualmente, temos três cabeleireiros. Jon, James e Mark. John está disponível às segundas e terças-feiras. James está disponível na quarta e sexta-feira. Enquanto isso, Mark só está disponível na quinta-feira. E vamos clicar em Criar texto. Portanto, o agente de voz de IA responderá às perguntas dos clientes com base nessa base de conhecimento. Ok, a seguir, vamos testar o agente de voz AI. Então, vamos clicar nesse agente de pré-visualização e você será redirecionado para esta página E vou aumentar meu volume um pouco e vou clicar nesse botão. Ligue para o agente de IA. Olá. Como posso te ajudar hoje? Ei, eu quero cortar o cabelo Certamente, eu posso te ajudar com isso. Para agendar seu corte de cabelo, você poderia me dizer qual dia e hora você prefere Talvez na terça ou no dia da umidade. Quem está disponível na terça e quem está disponível no Dia da Chuva Na terça, John está disponível. Na quarta-feira, James está disponível. Você tem alguma preferência entre eles ou gostaria de saber mais sobre a disponibilidade deles? Bem, na verdade, vou cortar o cabelo na terça. Então, você pode reservar a programação para mim? Sim, eu posso reservar isso para você. Então você gostaria de agendar um corte de cabelo com John na terça. Certo. Qual horário seria melhor para sua consulta? Estamos abertos das 8h às 18h. Talvez por volta das quatro ou 17h. Talvez por volta das quatro ou 17h Sim, tanto às 16h quanto às 17h estão disponíveis para cortar o cabelo com John na terça. estão disponíveis para cortar o cabelo com John na terça Qual horário você prefere? 17:00 Tudo bem, vou reservar um corte de cabelo para você com John na terça às 17h Ok, pessoal, é assim que agente AI Voice funciona. Foi muito legal. Parece que eu estava conversando com Human. Ok, acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau. 12. Como criar um agente de voz de suporte ao cliente com IA com Vapi: Holi gays, bem-vindos de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar agente de voz de suporte ao cliente com IA usando a FAPI Esse agente de IA poderá conversar com seus clientes e responder a todas as perguntas que eles tiverem. Ok, vamos começar. Vamos clicar nesse OpenDword. E você precisará se inscrever. Você pode se inscrever usando sua conta GML. Você pode se inscrever usando sua conta do Github. Você também pode se inscrever usando sua conta do Discord. Nesse caso, vou me inscrever usando minha conta GML. Como vocês podem ver, eu entrei com sucesso. E aqui está meu daskbd. Ok, agora, vamos clicar em Assistência e vamos clicar em Criar assistente. E vou nomear o agente assistente de suporte ao cliente com IA. Você pode nomeá-lo onde quiser. Depende totalmente de você. Nesse caso, você tem duas opções. Você pode criar o agente de IA do zero. Basta clicar nesse modelo em branco ou você pode usar e personalizar um desses modelos. Existem vários modelos como especialista em suporte ao cliente, especialista em qualificação de leads, agendador de consultas e muito mais Nesse caso, usaremos o modelo em branco. Vamos clicar em Criar assistente. Ok, vamos lá. E vamos rolar um pouco para baixo. Primeiro, você precisará selecionar o modelo de IA que deseja usar. Existem várias opções, como IA aberta, Azure anthropic, Google, Gemini, Grock, Dipsik, Mistral Vou selecionar Open AI e vou selecionar o cluster GPD four Sinta-se à vontade para usar qualquer modelo de IA que você quiser. Depende totalmente de você. Para o modo de primeira mensagem, vou selecionar Assistance Speaks First. E a primeira mensagem seria, olá. Como posso te ajudar? Em seguida, entraremos no pino do sistema. Vou usar esse pino. Você é um agente de voz de suporte ao cliente com IA para a plataforma SAS de contabilidade, para a plataforma SAS de contabilidade, responsável por ajudar os usuários a integrar solução de problemas e explicar principais recursos de forma clara e amigável Você deve usar a base de conhecimento para responder perguntas sobre faturamento, controle de despesas, configuração de perl, planos de assinaturas, integrações, exportação de dados Sempre confirme os problemas do usuário, forneça orientações precisas passo a passo e escale somente quando o problema não puder ser resolvido por meio de procedimentos padrão Em seguida, vou fazer o upload um documento baseado em conhecimento de uma página para meu produto SS. Portanto, essa é a base de conhecimento do tamanho contábil. Temos três recursos principais em voz, controle de despesas e também folha de Portanto, o agente de IA responderá às perguntas dos clientes com base nesse documento da base de conhecimento. Ok, vamos clicar aqui. Vamos clicar em Novo arquivo e vamos fazer o upload desse arquivo PDF. E vamos marcar essa caixa. Ok, agora vamos clicar em FOIE se houver muitas vozes diferentes Eu vou selecionar a Tara. Você pode usar qualquer voz que quiser. Depende totalmente de você. Ok, a seguir, vamos clicar neste transcritor. Para o provedor, vou selecionar DipGrem e, para o idioma, vou selecionar Ok, agora, vamos testar esse agente de voz de IA. Queremos ter certeza de que esse agente está trabalhando. Ok, em seguida, vamos clicar em Publicar. Então, vamos publicar o assistente. Vamos clicar em Avançar e clicar em Publicar. Ok, foi publicado com sucesso. Em seguida, vamos experimentar esse agente de voz de IA. Vamos clicar neste botão Fale com o Assistente. Ok, agora ele está se conectando ao servidor. Isso levará alguns segundos, talvez dez ou 20 segundos. Ele ainda está se conectando ao servidor? Olá. Como posso te ajudar? Oi. Tenho dúvidas sobre o software. Quantos alimentadores você tem? Estou aqui para ajudar com recursos específicos relacionados a faturamento, controle de despesas, configuração da folha de pagamento, planos de assinatura, integrações, exportação de dados e Se você tiver dúvidas sobre alguma dessas áreas ou precisar ajuda com algo específico, sinta-se à vontade para perguntar. Ok, eu gostaria de perguntar sobre o instalador de rastreamento de despesas. Você pode explicar um pouco mais? Obrigada. O recurso de rastreamento de despesas permite que você gerencie e monitore as despesas com eficiência. Aqui está uma breve visão geral, gerenciamento de recibos. Você pode fazer upload de recibos, e o sistema usa OCR, reconhecimento óptico de caracteres para extrair automaticamente detalhes como fender Look, pessoal, isso Isso foi além das minhas expectativas, e parece que eu estava conversando com humanos reais. Eu acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau. 13. Como criar um agente de voz de vendas com IA com o Voiceflow: Olá pessoal. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar agente de voz AISls usando o Voiceflow Esse agente de IA poderá conversar com seus clientes em potencial ou clientes potencial e responder a todas as perguntas que eles tiverem. Ok, vamos começar. Primeiro, vou fazer login usando minha conta GML. Vamos clicar aqui para continuar com o Google. Como vocês podem ver, eu me conectei com sucesso e aqui está minha placa de poeira Para criar o agente foie de IA, você tem duas opções. A primeira opção é escrever o baile e a segunda opção é usar um desses modelos para que você possa usar e personalizar esses modelos Nesse caso, vou escrever o baile e, neste exemplo, baile e, neste exemplo, vamos criar agente de voz de vendas de IA para uma empresa de painéis solares Ok, vamos ler o baile. Você é um agente de voz de vendas de IA para uma empresa de instalação de painéis solares. Seu trabalho é qualificar leads, explicar os benefícios de mudar para a energia solar e orientar as cores para procurar uma avaliação gratuita no local Use uma linguagem clara e amigável, faça perguntas específicas sobre tipo, contas de luz e locais e lide com as objeções com confiança, mantendo o foco na conversão do lead Ok, agora vamos clicar em Gerar. Isso levará alguns minutos, talvez dois ou 3 minutos. Esperem, pessoal. Espero que não demore muito. Ok, aqui está o fluxo de trabalho do agente de IA. Em primeiro lugar, temos o roteamento de qualificações de leads. Em seguida, o agente de IA esclarecerá a intenção ou elegibilidade das cores Ele realizará qualificações principais e também lidará com cores desinteressadas ou inelegíveis Em seguida, o agente de IA explicará os benefícios da energia solar e oferecerá uma avaliação. Ele também lidará com leads não qualificados. Ele lidará com objeções e agendará uma avaliação no local. Ok, muito legal. Agora vamos testar esse agente de voz de IA. Então, vamos clicar aqui para testar seu agente. Ok, ainda está carregando. Isso levará alguns segundos. Olá. Obrigado por ligar. Meu nome é Sarah e estou ligando da Solo Max Solutions, uma empresa líder em instalação de painéis solares. Estamos entrando em contato com proprietários de residências em sua área que possam estar interessados em aprender como os painéis solares podem ajudar a reduzir suas contas de luz e aumentar o valor de suas casas Gostaria de fazer algumas perguntas rápidas para ver se você é uma boa opção para nosso programa gratuito de avaliação solar. Primeiro, você é dono de uma casa neste endereço? Dois. Atualmente, você está pagando uma conta de luz de 75 ou mais por mês? Três. Você estaria interessado em aprender como os painéis solares poderiam potencialmente? Ok, muito legal, pessoal. Você também pode ligar para o agente de IA, basta clicar aqui, mas precisará inserir seu número de telefone. E depois de testar esse agente de IA e verificar se ele está funcionando, você pode publicar esse agente de voz de IA. Basta clicar nesta publicação. Olha, pessoal, acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau. 14. Como criar um agente de geração de leads com IA com o Zapier: Holly, pessoal, bem-vindos de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar um agente de geração de leads de IA usando o Zapier Assim, o agente de IA será capaz de analisar cada lead. Ele será capaz de avaliar se o lead está qualificado ou não e também acompanhará os leads e tentará fechar esse lead. Ok, vamos começar. Primeiro, você precisará fazer login usando sua conta do Gmail Ok, agora vamos clicar em Criar agente. Nesse caso, você tem três opções. Você pode criar o agente do zero. Você pode usar um desses modelos. Como vocês podem ver, existem muitos modelos gratuitos que você pode usar e personalizar. E a terceira opção é usar a IA para criar o agente. Você só precisa escrever o baile, descrever seu fluxo de trabalho e, em menos de um minuto, a IA gerará o fluxo de trabalho do agente de IA Nesse caso, vamos criar o agente do zero. Então, vamos clicar aqui para começar do zero. E você será redirecionado para a página de edição. Primeiro, vou nomear o agente de geração de leads como agente. Você pode nomeá-lo onde quiser. Depende totalmente de você. Em seguida, adicionaremos o gatilho. Vamos clicar aqui e digitar no Google ****. Você precisará criar uma planilha do Google. Como vocês podem ver, tenho cinco colunas, nome, e-mail, mensagem da empresa e orçamento. Portanto, nesse caso, o agente de IA analisará todos os leads dessas planilhas do Google. Ok, agora, vamos voltar ao Zapier e vamos adicionar um gatilho para iniciar o agente de IA Então, vamos clicar aqui e escolher as Planilhas Google, digitar uma atualização e selecionar essa linha de planilha nova ou atualizada E vamos digitar o nome do arquivo, que é agency ds data. E há apenas um ****, **** um****. Então, vamos clicar em **** um e clicar em Salvar Portanto, nesse caso, o agente de IA extrairá dados desse Google **** Portanto, verifique se você está conectando Zapier com o arquivo correto Ok, agora vamos escrever o prompt. Ok, aqui está meu aviso. Vamos ao prompt. Você é um agente de geração de leads de IA para uma agência de edição de vídeo. Seu trabalho é analisar cada novo lead do meu Google**** Avalie se eles são qualificados com base no orçamento, escopo do projeto e no potencial de negócios e rotule-os adequadamente. Para cada lead qualificado, elabore um e-mail com código personalizado no meu Gmail que apresenta nossos serviços, destaca os benefícios relevantes e os convida a agendar uma ligação Em seguida, adicionaremos duas ferramentas adicionais. O primeiro é o Google Sheet Update. Vamos clicar em Adicionar ferramenta, clicar em Google**** e digitar Atualizar E vamos selecionar este, Update Spreadsheet Depois disso, adicionaremos o GML e digitaremos o rascunho Ok, a seguir, vamos rolar um pouco para baixo. E se você tiver um documento baseado em conhecimento, poderá adicionar o arquivo aqui. Basta clicar em Koletsurce e você pode fazer o upload do arquivo, ou talvez, se você o mantiver no Google Docs, você possa conectar seu agente de IA Ok, agora vamos clicar nesta visualização do agente. E antes de executar o agente de IA, você precisa se certificar de que já conectou seu Gmail ao Zapier e clicar em Ok, agora estamos comandando o agente. Isso levará alguns minutos, talvez um ou dois minutos. Então, esperem, pessoal. Espero que não demore muito. Bem, o agente de IA ficou funcionando por 3 minutos e aqui está o resultado. Então, primeiro, o agente de IA extrai os dados do Google Sheets e escolhe os leads Serakim O nome da empresa é Bright Content. Vamos rolar para baixo. Depois disso, o agente de IA criou o rascunho do e-mail para Serakim em Então esse é o e-mail do lead. E aqui está o corpo do e-mail. Olha isso. Muito legal, né? E aqui está a análise principal. Avaliação de leads. E ações tomadas. Ok, muito legal. Agora vamos habilitar esse agente de IA de última geração. Então, vamos clicar aqui. Ok, agora, vamos abrir a caixa de entrada GML, clicar em DRF e Como vocês podem ver, o agente de IA criou o e-mail Draf para Sara Olá, Sara, notei que a Brad Content Co está procurando um suporte semanal de edição de vídeo para YouTube e conteúdos curtos como uma agência de edição de vídeo especializada em produções uma agência de edição de vídeo especializada consistentes de conteúdo de alta qualidade Eu adoraria ajudar você a simplificar esse processo. Ok, muito legal. E você só precisa clicar em SN. Ok, pessoal, acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau 15. Como criar um agente de análise de dados de IA com Python Llama: Como vocês. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar um agente de análise de dados de IA usando Python e O IDE que vamos usar é o Google Colab, mas se você quiser usar um IDE diferente, talvez o VS code ou o PyCharm, depende totalmente Ok, vamos começar. Primeiro, vamos criar um novo arquivo. Basta clicar em Arquivo e clicar em Novo Notebook. Ok, agora vamos importar várias bibliotecas Python Vamos importar solicitações. Vamos usar essa biblioteca para lidar com solicitações de API. Em seguida, importaremos as notações objetos JSOT ou JavaScript. Vamos usar essa biblioteca para codificação JSON. Depois disso, vamos importar Pandas. Vamos usar essa biblioteca para tratamento de dados. E, por fim, vamos importar arquivos do Google Colab dos arquivos de importação do Google dot Colab Vamos usar essa biblioteca para permitir que os usuários façam upload de conjuntos de dados para o Google Colab Ok, agora, vamos compilar o código e adicionar outro bloco de código Em seguida, obteremos a chave da API do Open Router. Para aqueles que não estão familiarizados com o Open Router, é uma interface unificada para o modelo de linguagem Lord's. E não se preocupe, o uso é totalmente gratuito. Ok, agora vamos entrar. Você pode fazer login usando sua conta do Github. Você também pode fazer login usando sua conta do Gmail. Nesse caso, vou fazer login usando minha conta do Gmail. Isso levará alguns segundos. Como vocês podem ver, eu entrei com sucesso e aqui está meu painel Ok, agora vamos clicar na foto do seu perfil e clicar em Chaves. E você será redirecionado para esta página. Para criar uma nova chave de API, basta clicar em criar APIKey Você precisará nomear a APIKey e clicar em Criar. Você também pode definir a data de validade, mas é opcional. Ok, agora vamos voltar ao Google Cap. E vamos criar uma nova variável. Vou chamá-la de chave de API. Ok, esta é minha chave de API. Então, vou copiar e colar isso e colocar aqui. Por favor, não usem minha chave de API, pessoal, porque vou desativar essa chave de API assim que terminar este projeto Portanto, certifique-se de usar sua própria chave de API. seguir, definiremos o grande modelo de linguagem que queremos usar. Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de modelo. E nesse caso, vamos usar o Llama. Então, vamos ao Open Router e vamos digitar Llama. Vamos usar esse modelo, Meta Llama 3.3 70 B instrua Então, vamos clicar nisso. Ok, agora vamos abrir a documentação do código. Então, vamos clicar em Início rápido e rolar um pouco para baixo. E vamos copiar e colar isso. E vamos colocá-lo aqui. Portanto, esse é o modelo de linguagem do Senhor que realizará a análise dos dados. Em seguida, criaremos uma função para gerar uma visualização legível do quadro de dados sem sobrecarregar o Vou nomear as funções de visualização segura. Você pode nomeá-lo onde quiser. Depende totalmente de você, e essas funções têm dois parâmetros. O primeiro é o F, que é o quadro de dados e o segundo é o máximo de caracteres. E eu vou definir isso para 3.000. Ok, a seguir, vamos converter todo o quadro de dados em uma string de texto limpa sem índices de linha Então, vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de TXT. Vamos usar a string F two e vamos definir o índice como falls. Em seguida, retornaremos o texto completo, se for curto. Caso contrário, ele retornará a visualização truncada. TXT retornado, se o tamanho do texto for menor ou igual ao máximo de caracteres Lembre-se, pessoal, anteriormente, já definimos o máximo de caracteres como 3.000 Es TXT, vamos criar uma quebra, e vamos colocar o máximo de caracteres dentro do BreakePlus, vamos N ponto, ponto, ponto, truncado Ok, pessoal, terminamos com essas funções. Em seguida, criaremos outras funções que enviarão o quadro de dados ao modelo de IA para análise. Vou nomear as funções. Analise o CSV. Você pode nomeá-lo onde quiser. Depende totalmente de você, e essa função tem dois parâmetros. O primeiro é o caminho CSV, então esse é o bloco de arquivos e o segundo é o objetivo Ok, primeiro, vamos carregar o arquivo CSV carregado Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de DF e, para carregar os conjuntos de dados, usaremos pd dot D CSV E vamos copiar e colar o caminho CSV e colocá-lo entre parênteses Em seguida, criaremos uma pré-visualização resumida dos conjuntos de dados Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-la de pré-visualização, e vamos chamar essas funções de pré-visualização segura. E vamos passar o parâmetro, que é o quadro de dados. Então, vamos copiar e colar o DF e colocá-lo entre parênteses A seguir, construiremos as instruções de formatura fornecidas ao modelo de IA Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de baile de formatura. Ok, agora vamos escrever o prompt. Você é um agente autônomo de análise de dados EI. E analistas de dados. OK. Em primeiro lugar, queremos especificar a função da IA. E também vamos definir a meta do usuário. Ok, agora vamos copiar e colar essa meta variável e colocá-la aqui. A seguir, vamos definir as regras. A primeira regra é pensar passo a passo antes de agir. A segunda regra é decidir qual análise executar. E vamos dar exemplos, resumo, análise de padrões, análise de anomalias, correlações, sugestões Portanto, nesse caso, o agente de IA será totalmente autônomo. Ele será capaz de decidir qual tipo de análise executar. Regra número três, explique seu raciocínio. Em seguida, forneça resultados e recomendações práticas. A etapa número quatro é manter a resposta concisa e o foco nos negócios E também incluiremos a visualização prévia do conjunto de dados. Possivelmente truncado. E vamos copiar e colar a pré-visualização e colocar essa variável aqui. E vamos fechar isso. Em seguida, enviaremos uma solicitação de postagem para abrir as conclusões e apontar o Rotter chat Então, vamos criar uma nova variável. Vou chamá-la de resposta. E vamos utilizar pontos de solicitação. Ok, agora vamos adicionar o endpoint da API para conclusão de modelos com base em chat Na TTP. Abra duas vezes Rotert AI, API one HAT, corte Ok, então esse é o endpoint da API. A seguir, vamos definir os cabeçalhos. Ok, agora vamos incluir a chave da API para acesso seguro. Autorizações. Cerveja. E vamos copiar e colar a chave da API e colocá-la aqui. Em seguida, vamos especificar que o corpo da solicitação é Jacint Aplicativos de tipo de conteúdo JasonT. E vamos adicionar Coma Vamos adicionar vírgula novamente. Em seguida, vamos converter o dicionário Python em pagamento Gson Data JSONTTMS Ok, agora vamos especificar quais modelos de IA você processará Vamos definir o modelo para Llama. Então, vamos rolar para cima e vamos copiar e colar isso e colocar aqui. Em seguida, forneceremos a mensagem do usuário contendo instruções de análise. Mensagens. E vamos criar um break it. Vamos definir a função para o usuário. Em seguida, vamos configurar o conteúdo para ser solicitado. Vamos rolar um pouco para cima, copiar e colar o Sproum e colocá-lo aqui E vamos adicionar coma. Em seguida, definiremos o tempo máximo espera antes que a solicitação seja cancelada. Vamos definir o tempo limite para 120. Depois disso, lançaremos exceções se a solicitação da API falhar Aumento de resposta para status. Em seguida, vamos extrair a análise gerada pela IA e retornada com o quadro de dados. Retorne o ponto de resposta Jason e vamos criar uma quebra e colocar opções dentro da quebra Vamos colocar zero dentro da segunda quebra. Vamos colocar a mensagem dentro do terceiro breaket e vamos colocar o conteúdo dentro do quarto breaketTF DF é o Em seguida, exibiremos instruções solicitando que o usuário faça o upload do arquivo CSV Imprima e faça upload de um arquivo CSV. Após o upload, o agente de IA será executado. Ok, então essas são as instruções para o usuário. Em seguida, vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de upload. E para permitir que o usuário faça upload de arquivos para o Google Colab, vamos usar arquivos dot Upload Em seguida, criaremos uma declaração condicional para verificar se o arquivo foi carregado, se não foi carregado Em seguida, exibiremos uma mensagem de aviso, aumentaremos a saída do sistema. Nenhum arquivo foi enviado. Execute novamente a célula e faça o upload do arquivo CSV. Então essa vai ser a mensagem. Em seguida, obteremos o nome do primeiro arquivo CSV carregado Vamos criar uma variável. Vou chamá-lo de arquivo CSV. Em seguida, iter e vamos copiar e colar, fazer o upload e colocá-lo entre parênteses Depois disso, solicitaremos que o usuário insira o objetivo da análise. Vamos criar uma variável. Vou chamá-la de meta. Para obter a entrada do usuário, usaremos as funções de entrada. Insira um objetivo de linha para o agente de IA. Em seguida, adicionaremos faixa de pontos. Depois disso, executaremos a análise usando o conjunto de dados carregado e o objetivo definido pelo usuário Vamos criar duas variáveis. Vou chamá-la de Pport e D F. E vamos chamar essas funções, analisar E lembre-se, pessoal, essa função tem dois parâmetros. O primeiro é o teclado CSV, esse é o bloco de arquivos e o segundo é o objetivo Então, vamos copiar e colar o arquivo CSV e colocá-lo aqui, e vamos copiar e colar e colocá-lo aqui dentro dos parênteses Em seguida, adicionaremos o cabeçalho da seção ao relatório final gerado pela IA. Imprimir. Então, vamos encerrar o relatório de análise de dados de IA. Vamos acabar. Em seguida, vamos imprimir a análise. Imprima o relatório. Vamos copiar e colar essa variável e colocá-la aqui entre parênteses seguir, adicionaremos o nome do arquivo que será usado para salvar a análise, relatório para fazer isso. Vamos criar uma nova variável e dar um nome a ela. Relatório de dados de IA TxD. Portanto, o formato do arquivo será TXT. Em seguida, abriremos o TextFile para gravação usando codificação UTF oito com o nome aberto, vamos copiar e colar e colocá-lo Isso é um W, e vamos definir a codificação para UTF oito seguir, escreveremos a meta de análise do usuário no arquivo F, ponto à direita. Ok, agora vamos adicionar a meta, além de copiar e colar a meta e colocá-la aqui entre parênteses N. Em seguida, vamos escrever o relatório gerado pela IA no arquivo. F relatório correto N. Certifique-se de que está em minúsculas, além de copiar e colar o relatório, e vamos colocá-lo aqui entre parênteses Além disso, N, N. Em seguida, escreveremos uma prévia legível dos conjuntos de dados para referência F, ponto direito, DiDarView. Então, vamos acabar. E vamos chamar as funções de visualização segura. E vamos colocar DF dentro dos parênteses. Lembre-se, pessoal, DF é o quadro de dados mais N. Em seguida, vamos notificar o usuário que o arquivo do relatório está pronto Imprima o relatório final e salve vamos copiar e colar o nome ímpar e colocá-lo aqui Faça o download abaixo se quiser. E, por fim, acionaremos o download do relatório gerado pelo navegador Os arquivos não são baixados. E vamos copiar e colar o nome Out, e vamos colocá-lo aqui entre parênteses Ok, pessoal, terminamos. Antes de compilar o código, há um erro que precisamos corrigir Houve um erro de digitação aqui, pessoal, precisamos remover a visualização segura Ok, a seguir, vamos testar esse agente EI usando esses dados de amostra. Então, eu tenho esses pequenos conjuntos de dados com cinco colunas, nome do fornecedor, produto, taxa de entrega no prazo, taxa de defeitos e dias de prazo de entrega Então, vamos usar o agente de análise de dados de IA para analisar o desempenho desse fornecedor. Ok, vamos compilar o código. Ok, agora que o agente de IA está em execução, vamos fazer o upload do arquivo CSV Vamos clicar em Abrir. Em seguida, definiremos a meta para o agente de IA. Encontre os principais insights. E vamos pressionar Enter. Ok, agora o agente de IA está funcionando. Vou levar alguns segundos, talvez cinco ou 10 segundos. Bem, não demorou muito, pessoal. Demorou apenas 30 segundos, e aqui está o relatório de análise. Para encontrar os principais insights, seguirei uma abordagem passo a passo. Primeiro, preciso decidir qual análise executar. Considerando que o conjunto de dados contém informações sobre fornecedores, produtos, porcentagens de entrega no prazo, taxas de defeitos e prazos de entrega, farei uma análise de correlação e Isso ajudará a identificar a relação entre essas variáveis e áreas potenciais de melhoria. Meu raciocínio é que entender a correlação entre a taxa de defeitos na entrega pontual e os prazos de entrega pode revelar a tendência de desempenho dos fornecedores ou do produto Ok, muito legal. E esses são os principais insights e recomendações práticas Priorize fornecedores com altas taxas de entrega no prazo e baixas taxas de defeitos, como Alpha C com os produtos A e C, que têm altas taxas de entrega no prazo 96% e 95% e baixas taxas de defeitos, 2% e 3%. Prazos de entrega otimizados, concentre-se na redução dos prazos de entrega, pois prazos de entrega mais curtos estão associados a maiores taxas de entrega no prazo e menores taxas de defeitos Monitore e melhore as combinações de produtos de fornecedores, identifique e resolva combinações específicas com taxas de entrega baixas no prazo ou alta taxa de defeitos, como o Beta Mart com o produto C, 87% na entrega no prazo e 6% de taxa de defeitos Ok, muito legal, pessoal. Criamos com sucesso agente de análise de dados de IA usando Python e Eu acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau. 16. Como criar um sistema de IA multiagente para gerenciamento de projetos: Olá, pessoal. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar sistema multiagente de IA para gerenciamento de projetos Teremos três agentes: agente Taskop, agente de carga de trabalho e criador de cronograma de projetos Então, esses três agentes de IA interagirão entre si. Ok, vamos começar. Primeiro, vamos importar duas bibliotecas Python. Vamos importar solicitações. Portanto, essa é a biblioteca aTTTP que será usada para enviar solicitações para a API do Open Router Em seguida, também vamos importar JSON. Vamos compilar o código e adicionar outro bloco de código Em seguida, adicionaremos apiKey para autenticar solicitações para abrir a Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de ApiKey Vamos ao arquivo anterior e vamos copiar e colar essa chave de API Essa é minha chave de API, pessoal, não usem minha chave de API. Certifique-se de usar sua própria chave de API. Em seguida, criaremos uma lista dos membros da equipe com seus conjuntos de habilidades e horas disponíveis usadas para a lógica de atribuição de tarefas. Vou nomear a equipe da lista. Você pode nomeá-lo como quiser, e depende totalmente de você, então vamos criar uma pausa. Ok, vamos adicionar o primeiro funcionário. Vou definir o nome para Alice. A seguir, definiremos seus conjuntos de habilidades. O primeiro é front-end e o segundo é react. Apenas um conjunto de habilidades aleatório, pessoal. Em seguida, vamos definir o horário dela. 20 horas por semana. Vamos adicionar outro funcionário. Vou definir o nome para Bob. A seguir, definiremos seus conjuntos de habilidades. Big end e Pitnt E ele trabalhará 25 horas por semana E vamos adicionar mais um funcionário. Vou definir o nome para Cara. Só um nome aleatório, pessoal. A seguir, definiremos seus conjuntos de habilidades. QA ou garantia de qualidade e testes. E ela trabalhará 15 horas por semana. E vamos adicionar coma. Em seguida, solicitaremos que o usuário insira uma breve descrição do projeto. Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de projeto. E para obter a entrada do usuário, usaremos as funções de entrada. Descreva o projeto. Em seguida, copiaremos e colaremos esses três agentes de EI, agente Tscope, agente de carga de trabalho e criador de cronograma do projeto Então, vamos copiá-los e colá-los e colocá-los aqui. Ok, agora vou explicar um por um. Portanto, o primeiro agente de EI é o agente cooperativo de tarefas. Vamos ler o baile de formatura. Você é um agente da Tascope. Divida o projeto em tarefa e estime as horas por tarefa. Retorne apenas para que esse agente de IA receba a entrada do usuário e se divida em partes menores e estime as durações para concluir sua tarefa E o segundo agente de IA é o agente de carga de trabalho. Vamos ler o baile de formatura. Agente de carga de trabalho, atribuiu tarefas aos membros da equipe com base nas habilidades e nas horas disponíveis, escritas apenas no formato Esse agente EI atribuirá uma tarefa WTS adequada para Alice. teste WTS é adequado para Bob e o teste WTS é adequado para E o terceiro agente de EI é o Project Timeline Maker. Vamos ler o baile de formatura. Você é um criador de cronogramas de projetos. Crie um cronograma realista para o projeto com base na tarefa e atribua cargas de trabalho Portanto, esse agente de EI será capaz criar um cronograma abrangente do projeto com base na complexidade do projeto e nos recursos disponíveis Ok, vamos continuar. Agora vamos criar um baile de formatura do controlador principal que coordena agentes, instrui raciocínios e solicita um resumo final legível por humanos Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de controlador prom. Ok, vamos escrever o pino. Você é o controlador principal. E vamos definir todos os agentes que estão disponíveis. O primeiro é o agente do escopo da tarefa. Então, vamos copiar e colar isso e colocar aqui. O segundo é o agente de carga de trabalho. Vamos copiar e colar isso e colocar aqui. E o terceiro é o Project Timeline Maker. Vamos copiar e colar isso e colocar aqui. Ok, vou rolar um pouco para baixo. A seguir, vamos definir as regras. O primeiro? Pense internamente e imprima seu raciocínio passo a passo. Regra número dois, decida você mesmo quando ligar para o agente. Regra número três. Depois de raciocinar, produza o resumo final, não como Jason, mas como marcadores E o resumo deve incluir estimativas de teste. Atribuições. E cronograma. A seguir, vamos definir o projeto. Vamos rolar um pouco para cima, copiar e colar essa variável e colocá-la aqui. Depois disso, vamos definir a equipe. Vamos rolar um pouco para cima , copiar e colar essa lista e colocá-la aqui. A seguir, vamos definir os agentes. O primeiro é o agente Tescope. Então, vamos copiar e colar isso. Vamos copiar e colar isso novamente e colocá-lo aqui dentro da chave E vamos copiar e colar essa parte. Portanto, nesse caso, incorporamos instruções do agente Tescope bloco de instruções do agente Tescope para o controlador a partir do código E o segundo é o agente de carga de trabalho. Então, vamos copiar e colar isso. Bem, será exatamente o mesmo formato, então você pode copiar e colar essa linha, e vamos substituir o agente Tescope pelo agente de carga de trabalho O terceiro é o Project Timeline Maker. Vamos copiar e colar isso e colocar aqui, e o formato será exatamente o mesmo. Então, vamos copiar e colar isso, e vamos substituir o agente de carga de trabalho pelo Criador de cronograma do projeto Em seguida, vamos fechar o baile. Depois disso, enviaremos uma solicitação de postagem para o endpoint de conclusão de bate-papo do Open Router com controlador prom e Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-la de resposta e vamos utilizar request dot post Em seguida, adicionaremos o endpoint da API Vamos voltar a esse arquivo, agente de análise de dados de IA, e vamos copiar e colar esse URL no roteador DTPsuen, AI, slash API, slash V one, slash chat, slash completions Em seguida, adicionaremos os cabeçalhos. Então, vamos voltar a esse arquivo novamente e vamos copiar e colar os cabeçalhos. E vamos colocá-lo aqui. Só um lembrete rápido. Portanto, esse é o cabeçalho do token portador para as autenticações da API E também declaramos o tipo de conteúdo da carga útil JSON aqui. Em seguida, adicionaremos a carga JSON que incluirá as seleções do modelo e o e Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de data e vamos usar dooms de pontos JSON E vamos criar um parêntese Ok, agora vamos especificar o modelo de IA que queremos usar Nesse caso, vamos usar Gemma. Então, vamos abrir o Roteador e digitar Gemma Ponta da árvore. Vamos clicar aqui, clicar em Início rápido e rolar um pouco para baixo. E vamos usar esse modelo, pessoal. Então, vamos copiar e colar isso, e vamos colocar aqui. O nome do modelo é Google Gemma three e e4b E vamos adicionar vírgula. Em seguida, adicionaremos uma única mensagem de usuário que conterá as instruções completas do controlador. Mensagens. Vamos criar um break it. Ok, agora vamos definir a função para o usuário. Depois disso, vamos definir o conteúdo para o baile de formatura do controlador Vamos rolar um pouco para cima e vamos copiar e colar esse baile de formatura do controlador E vamos colocá-lo aqui. Vamos adicionar uma vírgula depois de quebrá-la. seguir, solicitaremos que o modelo imprima ou exponha suas etapas intermediárias de raciocínio. Vamos definir enabled como true. E vamos analisar o corpo da resposta do TTP diretamente como JSON na Então, vamos adicionar o ponto Jason. Em seguida, imprimiremos a saída de gerenciamento do projeto no final do cabeçalho. Fim. Depois disso, criaremos uma declaração condicional se houver opções em resposta. Nesse caso, verificaremos a estrutura usual de roteador aberto ou conclusão de bate-papo contendo opções Impressão, resposta. E vamos colocar as opções dentro do intervalo. Vamos colocar zero dentro da segunda quebra. Vamos colocar mensagens dentro do terceiro break it, e vamos colocar conteúdo dentro do quarto break it. Senão. Em seguida, imprimiremos a mensagem alternativa que indica que a estrutura esperada não estava presente Resposta completa. Então, vamos acabar. Em seguida, vamos fazer mais uma coisa. Vamos imprimir a resposta em linha Jason para depuração Imprima Jason dot Dums vamos colocar a resposta dentro do parêntese e vamos definir o recuo para dois Ok, pessoal, terminamos. Ok, antes de compilar o código, precisamos modificar um pouco o prom do controlador Portanto, precisamos ter pelo menos um espaço de linha após a equipe e precisamos ter um espaço de linha após os agentes. Ok, é isso mesmo. E vamos compilar o código Descreva o projeto. Sistema de gerenciamento de propriedades. Então esse é o projeto que eu quero construir. Pressione Enter e o agente de IA levará alguns segundos para ser executado. Então, esperem, pessoal. Bem, não demorou muito, pessoal. Demorou apenas 40 segundos. Vamos rolar para baixo e aqui está o resultado. Ok, eu sou o controlador principal projeto do sistema de gerenciamento de propriedades. Aqui está meu plano. Detalhamento e estimativas da tarefa Primeiro, preciso dividir o projeto em tarefas menores e gerenciáveis e estimar o tempo necessário para cada OK Aqui está a estimativa da tarefa. Projete o esquema do banco de dados. 8 horas, desenvolva APIs de ponta Autenticações de usuário, gerenciamento de propriedades e pagamento em 60 horas, desenvolvem interface de usuário de front-end em 80 horas. Implemente o teste unitário em 30 horas, realize o teste do sistema e QD em 40 horas e a implantação e configuração da infraestrutura em 12 horas Ok, vamos rolar para baixo. Agora que tenho as estimativas do teste, vou ligar para o agente de carga de trabalho para atribuí-las aos membros da equipe Ok, então aqui está a primeira tarefa, esquema de banco de dados de design O teste é dado a Alice. Desenvolva BC e APIs. O teste é dado a Bob. Ok, vamos rolar para baixo. Por fim, usarei a tarefa para criar um cronograma. Ok, então aqui está o cronograma do projeto, e aqui está o resumo do projeto. Muito legal. Ok, pessoal, construímos com sucesso um sistema multiagente de IA para Eu acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau. 17. Como criar um banco de dados vetorial de inventário de alimentos com IA com Pinecone: Olá, pessoal. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar um gerador de receitas de alimentos com IA e, além disso, vamos conectar o modelo de IA ao banco de dados vetoriais Pinecone Portanto, o modelo de IA vai gerar receitas de alimentos com base nos ingredientes alimentares disponíveis. Ok, vamos começar. Primeiro, vamos instalar dois pacotes Python. O primeiro é Pinecone. Vamos copiar isso, Pip instalar o Pinecone e compilá-lo Em seguida, vamos instalar o Mistral AI. Vamos copiar isso. Instale profundamente o Mistral AI e vamos compilá-lo Isso levará alguns segundos, talvez cinco ou 10 segundos. Então, esperem, pessoal. Espero que não demore muito. Ok, instalamos com sucesso Pinecone e o Mistral Vamos adicionar outro bloco de código. Ok, agora vamos importar várias bibliotecas de pods. Primeiro, vamos importar o Pinecone e várias especificações do Pinecone várias especificações Importe Pinecone. Verifique se está em maiúsculas, vírgula. Especificação sem servidor. Vamos usar essas bibliotecas para criar e gerenciar índices vetoriais Em seguida, vamos importar o Mistral AI do Mistral AI, importar o Mistral, verificar se está em maiúsculas Esse é o modelo de IA que vamos usar e também vamos importar o NumPi Importe NumPi como NP. Vamos usar essa biblioteca para gerar fatores aleatórios que serão usados como incorporações Além disso, obteremos a chave Pinecone API. Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-la de API Pinecone. Em seguida, você precisará acessar o site da Pinecone e fazer o login Vamos clicar aqui para fazer login usando sua conta do Gmail. Você pode fazer login usando sua conta do Github. Você também pode fazer login usando sua conta da Microsoft. Depende totalmente de você, mas, neste caso, vou fazer login usando minha conta do Gmail Como vocês podem ver, eu entrei com sucesso e aqui está meu painel Para criar uma nova chave de API, basta clicar nessas chaves de API e você será redirecionado para esse espaço. Basta clicar em apiKey e você precisará nomear a Por exemplo, Vector Database, e basta clicar em Criar chave. Ok, vamos voltar ao Google Colab. Portanto, esta é minha chave de API do Pinecone. Vou copiar e colar isso e colocar aqui. E não usem minha chave de API, pessoal. Vou desativar essa chave de API assim que terminar este projeto Portanto, certifique-se de usar sua própria chave de API. Se você usar minha chave de API, ela não funcionará. Em seguida, obteremos a chave da API Mistral AI. Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-la de chave Mistral. Ok, agora vamos ao site da Mistral e vamos clicar em Try AI studio Você precisará fazer login. Você pode fazer login usando sua conta do Gmail e vamos clicar em chaves de API E vamos clicar em Criar nova chave. Você precisará nomear sua chave de API e clicar em Criar nova chave. Ok, agora, vamos voltar ao Google Colab. Então, aqui está minha chave de API Mistral AI. Então, vou copiar e colar isso e colocar aqui. Não usem minha chave de API, pessoal. Use sua própria chave de API, certo? Ok, vamos continuar. Agora vamos inicializar o cliente Pinecone Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de PC. Então PC significa cliente Pinecone. E vamos utilizar essa biblioteca, Pinecone. E vamos definir a chave da API para a API Pinecone. Vamos copiar e colar isso e colocá-lo entre parênteses Em seguida, adicionaremos o nome do índice vetorial onde os fatores dos ingredientes serão armazenados. Vamos criar uma nova variável, vou chamá-la de nome de índice. E o nome será inventário. Em seguida, vamos criar uma declaração condicional para verificar se o índice ainda não existe no Pinecone Se o nome do índice não estiver nos índices de PCLs, nomes de pontos, criaremos um novo índice com configurações especificadas, se ele não existir, pc dot Em seguida, vamos atribuir o nome ao índice. Vamos definir o nome como nome do índice. Vamos copiar e colar isso e colocar aqui. Lembrem-se, pessoal, o nome é inventário. Em seguida, vamos definir as dimensões vetoriais. Vamos definir as dimensões para 384. E lembre-se de que ele deve corresponder ao tamanho do vetor que inseriremos. Além disso, também vamos usar a pesquisa de similaridade de cossenos para fechar Então, vamos definir a métrica como cosseno. Em seguida, vamos configurar a implantação sem servidor na superfície web da AWS ou da Amazon e US é Especificação. Vamos usar essa biblioteca, Serverless Spec, vamos copiar e E vamos definir a nuvem para a AWS, vamos definir o regente para os EUA é uma delas Ok, vamos continuar. Em seguida, vamos nos conectar ao índice Pinecone existente ou recém-criado Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de index pc dot index. Vamos copiar e colar o nome do índice e colocá-lo entre parênteses Depois disso, inicializaremos o cliente Mistral para Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de cliente e vamos usar a biblioteca Mistral. Então, vamos copiar e colar isso e vamos definir a chave da API como chave Mistral Vamos copiar e colar isso e colocá-lo entre parênteses A seguir, definiremos um dicionário simples representando os ingredientes e suas quantidades. Vou nomear o inventário do dicionário. Ok, vou adicionar comida aleatória ao banco de dados vetoriais. Portanto, temos 12 ovos, duas galinhas, um espinafre, cinco alhos, três de arroz e quatro cenouras Ok, agora vamos criar um loop for. Vamos examinar cada ingrediente e sua quantidade. Quantidade e estoque de quatro ingredientes. Então, vamos copiar e colar esses itens com pontos. Em seguida, vamos gerar um fator aleatório de 384 dimensões para simular uma Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de fator e vamos usar a biblioteca Numpai np random dot RND E vamos colocar 384 dentro do ponto de parêntese TLS. Em seguida, faremos o upload do fator e também os metadados no Pinecone usando o nome do ingrediente Com o ponto de índice ASED, vamos criá-lo ou dividi-lo dentro do parêntese, e vamos copiar e colar o ingrediente e colocá-lo dentro do parêntese. Fator de vírgula Lembre-se, pessoal, o ingrediente e a quantidade são o índice dos quatro ciclos. E vamos definir o ingrediente para ING. Esse é o primeiro índice e vamos definir a quantidade como QTY. Esse é o segundo índice do loop de quatro. Ok, a seguir, confirmaremos um upload de dados bem-sucedido para o Pinecone Imprima o inventário enviado para o Pinecone. Mas vamos rolar um pouco para baixo. Em seguida, criaremos uma função que gerará uma receita usando as solicitações do usuário e os ingredientes disponíveis. Vou nomear as funções, gerar a receita. Você pode nomeá-la onde quiser , e depende totalmente de você, e essa função tem um parâmetro, que são solicitações. Ok, agora vamos criar um vetor de consulta aleatório para pés de vetores próximos Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de efeito de consulta. Nenhum ponto aleatório Rent, e vamos colocar 384 dentro das ferramentas de pontos entre parênteses Em seguida, vamos recuperar dez principais vetores de ingredientes mais próximos com Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de RS. E nesse caso, vamos usar a consulta de pontos de índice. E vamos definir o vetor para consultar ft. Então, vamos copiar e colar isso e colocar aqui. Em seguida, vamos definir o top k para dez. Porque queremos recuperar os dez principais vetores de gradiente de cláusulas E, por fim, definiremos a inclusão de metadados como True. Ok, vamos continuar. Agora vamos formatar nomes e quantidades dos ingredientes em listas legíveis Vamos criar uma nova variável, vou nomeá-la disponível. E vamos criar um break it. Dentro do intervalo, está. Vamos criar uma chave. E vamos colocar metadados dentro do primeiro break it. Vamos colocar o ingrediente dentro da segunda quebra. E vamos criar um parêntese. E vamos colocar os metadados novamente dentro desse break it. E vamos colocar a quantidade dentro da segunda quebra. Em seguida, vamos criar o loop de quatro. For and res e vamos colocar fósforos dentro desse break it. Ok, agora vamos escrever o prompt. Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-lo de prompt. Então, vamos criar um prompt instruindo Mistral AI a gerar uma receita usando apenas os Ok, vamos escrever o prompt. Crie uma receita com base somente nesses ingredientes disponíveis. Vamos copiar e colar essa variável disponível e colocá-la aqui. Portanto, armazenamos todos os ingredientes alimentares disponíveis nessa variável. A seguir, vamos definir o que o usuário deseja. Vamos copiar e colar solicitações. E vamos colocá-lo aqui. Não inclua ingredientes que não estejam listados. E vamos fechar o prompt. Ok, em seguida, vamos chamar Mistral hat Model para gerar o texto da receita Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-la de resposta. Em seguida, usaremos o client dot chat dot complete, definiremos o modelo de IA que queremos usar. Vamos definir o modelo para Mistral small latest. Em seguida, enviaremos Pm como mensagem de usuário. Mensagens, vamos criar um break it e vamos definir a função para o usuário. Depois disso, vamos configurar o conteúdo para ser solicitado. Então, vamos copiar e colar o prompt e colocá-lo aqui. Em seguida, vamos extrair a receita gerada da resposta. Opções de resposta retornadas. Vamos colocar zero dentro do conteúdo da mensagem break it dot. Ok, pessoal, terminamos com essas funções. Ok, a seguir, vamos testar esse gerador de receitas de alimentos com IA para ter certeza de que está funcionando. Vamos criar uma nova variável. Vou chamá-la de receita e vamos chamar essas funções de Gerar receita. E vamos estipender a solicitação do usuário. Algo saudável para o jantar. Depois disso, vamos imprimir o cabeçalho. Envie uma receita de IA. Enviar. E, por fim, exibiremos a receita gerada para o usuário Imprimir. Vamos copiar e colar receita e colocá-la entre parênteses Antes de compilar o código, há alguns erros que precisamos corrigir O primeiro é um erro de digitação, pessoal. Então, se você rolar para cima, isso deveria ser ingrediente com E, não com I. Então, certifique-se de corrigir isso. Também corrija este e vamos rolar para baixo. Também conserte este. Portanto, certifique-se de corrigir esse erro de digitação. Em seguida, vamos corrigir esse. Vamos fechar a chave e adicionar a corda aqui. E vamos fechar a chave aqui. Além disso, vamos comentar essas duas linhas porque essas duas linhas eram apenas para simulação, então não precisamos delas. E também vamos substituir essa linha pela nova. Então, estamos criando um ingrediente e uma quantidade em forma de loop. Lembre-se, pessoal, esses são o índice dos itens do loop for e do inventário. Ok, terminamos e vamos compilar o código. Vamos clicar aqui Ok, agora está em execução. Isso levará alguns segundos, talvez dez ou 20 segundos. Então, esperem, pessoal. Espero que não demore muito. Ok, aqui está a receita da comida. Não demorou muito, pessoal. Demorou apenas 10 segundos. Aqui está uma receita de jantar saudável e balanceada usando apenas os ingredientes disponíveis, frango enrolado com espinafre e arroz O tempo de preparo é de 10 minutos e o tempo de cozimento é de 25 minutos. Ok, aqui estão os ingredientes, e aqui estão as instruções, e aqui está a razão pela qual é saudável. E se você abriu seu banco de dados vetoriais Pinecone e apenas clique no banco de dados e clique em Índice Como vocês podem ver, criamos com sucesso esse inventário de alimentos. Vamos clicar nele e rolar um pouco para baixo. Você poderá ver todos os ingredientes alimentares, como cenoura, arroz, ovo, alho, frango e espinafre. Ok, muito legal. Acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. 18. Como conectar o Zapier MCP Server com as planilhas Google: Oi, pessoal. Bem-vindo de volta ao curso. Neste vídeo, vamos criar servidor Model Context Protocol usando o Zapier Além disso, vamos conectar o MCP com o Mistral Vamos começar. Vamos clicar neste botão Começar a construir. Verifique se você já está logado no Zapier. Você pode fazer login usando sua conta do Gmail. Ok, agora, vamos clicar nesse novo servidor MCP. Ok, agora precisaremos selecionar o cliente MCP. Vamos clicar aqui. Existem muitas opções, como Cloud, Microsoft copilot, Julius AI, Mistral AI, Jet GPT, Manus Vou selecionar Mistral AI, mas você pode selecionar qualquer assistente de IA que quiser Depende totalmente de você. Em seguida, você precisará nomear o servidor MCP e clicar em Criar servidor MCP. Ok, criamos com sucesso o servidor MCP. Em seguida, vamos adicionar ferramentas. Vamos clicar nessa ferramenta Adicionar. Existem muitas ferramentas disponíveis como o Gmail, o Google Calendar, o Google Sheets, o Google Docs, o Google Form Notion, o Google Drive e muito mais Vou selecionar Planilhas Google. Vamos clicar aqui e vamos digitar e criar. E eu vou selecionar este. Crie uma planilha e vamos clicar em Conectar. Na verdade, precisamos adicionar mais duas ferramentas. Então, vamos clicar em Out Tool, clicar em Planilhas Google e digitar Atualizar. E vamos marcar essas duas caixas. E vamos clicar em Adicionar duas ferramentas. No total, temos três ferramentas. Organize a planilha, atualize a planilha por completo e atualize as salas de planilhas atualize Em seguida, vou clicar em Conectar OK, agora vamos conectar o Zapier MCP com Vamos clicar nesse URL de cópia e clicar nesse link e você será redirecionado para a página Verifique se você já está conectado ao seu Mistral AI. Você pode fazer login usando sua conta Gemma e vamos clicar em Conector E vamos digitar Zapier. E vamos clicar em copiar e colar o URL aqui e, para os métodos de autenticação, como o out 2.1, e clicar em Conectar. Bem, no meu caso, o Zapier foi ddt, então vamos clicar aqui e clicar em Vou clicar em Baixo, então vou dar ao Zapier acesso ao Mistral Como vocês podem ver, agora, Zapier foi conectado, e também é importante ter certeza de que você já conectou seu Zapier ao já conectou seu Zapier Ok, agora vamos testar esse servidor MCP e verificar se ele está funcionando Vamos clicar em NewHat e agora vamos usar o Dzepier Vamos clicar aqui e vamos digitar o prompt. Crie um conjunto de dados de amostra para Logística, cinco colunas e 15 linhas e armazene os dados no meu Google***** E vamos pressionar Enter E vamos clicar em Continuar. Agora estamos dando ao Zapier acesso ao Google *****. Não demorou muito, pessoal. Demorou apenas 10 segundos ou até menos de 10 segundos. Então, vamos abrir o Google Sheets Como vocês podem ver, Mistral AI criou com sucesso um novo arquivo do Google Sheet O nome do arquivo são dados logísticos e temos cinco colunas, ID da remessa, origem, destinos, peso e status da entrega . Muito legal, né? Assim, você poderá usar o Mistral AI para modificar essas planilhas do Google Ok, eu acho que é isso. Isso é tudo que você precisa saber. Vejo vocês no próximo vídeo. Tchau. 19. Conclusão e resumo: Holly, pessoal, bem-vindos de volta ao curso. Neste vídeo, vou resumir tudo o que aprendemos neste curso e também vou compartilhar algumas dicas e truques sobre como melhorar a qualidade de suas automações e agentes de IA Ok, vamos começar com o primeiro tópico, tratamento de erros. Você precisa projetar seu fluxo de trabalho para poder lidar com falhas de API, tempos limite e respostas inesperadas Você precisa criar mecanismos alternativos. Portanto, quando sua superfície de IA está inativa ou retorna resultados ruins, o sistema tenta novamente automaticamente, muda para um modelo de backup, bloqueia o problema e notifica você sem interromper todas as Se você se lembra, em um de nossos projetos, quando criamos o agente de análise de dados de IA, criamos uma declaração condicional aqui mesmo Portanto, ele verificará se os dados não foram enviados gerará uma mensagem de erro. Nenhum arquivo foi carregado. Execute novamente a célula e faça o upload do arquivo CSV Portanto, esse é um dos exemplos de tratamento de erros. Ok, agora vamos voltar ao mapa principal e falar sobre o segundo tópico. Otimizações de custo da API. É muito importante monitorar o uso da API porque a automação da IA pode se tornar inesperadamente cara se a contagem de conversas frequência da solicitação ou o tamanho do modelo não forem Otimizar custos por meio solicitações de gravação, truncar o contexto, esboçar resultados e escolher o modelo certo garante escalabilidade sem desperdiçar de solicitações de gravação, truncar o contexto, esboçar resultados e escolher o modelo certo garante escalabilidade sem desperdiçar orçamento. Portanto, existem alguns modelos de IA que são mais caros. Existem alguns modelos de IA que são Keeper, por exemplo, Cloud e Open AI são mais caros em comparação com Gemini Portanto, certifique-se de estar totalmente ciente disso. E se você estiver usando a API aberta do Rotor, poderá acessar o Activity TAR e poderá rastrear ou monitorar o uso da API Você pode ver qual modelo de IA está sendo usado. Você também pode ver quantas solicitações de API você fez. Ok, agora, vamos voltar ao mapa mental e falar sobre o terceiro tópico, contexto e engenharia de formatura É muito importante ter contextos sólidos e engenharia rápida, o modelo de IA receba apenas as informações que importam e produza respostas consistentemente relevantes Estruturar o baile de formatura com funções, objetivos, restrições e exemplos claros restrições e exemplos melhora drasticamente a precisão dos agentes, reduz as alucinações Se você se lembra, neste projeto, quando criamos um agente de análise de dados de IA, antes de pedirmos que a IA faça qualquer coisa, definimos a função. Olha isso. Você é um agente autônomo de análise de dados EI e analista de dados. Essa é a primeira coisa que precisamos fazer antes de pedir à IA que execute uma tarefa. E é exatamente a mesma coisa que fizemos neste projeto, agente gerente de projetos de IA. Antes de pedir que a IA faça qualquer coisa, definimos a função. Olha isso. Você é agente da Tescope. Você é agente de carga de trabalho. Você é criador de cronogramas de projetos. Você é o controlador principal. Ok, pessoal, esse é o fim do curso. Muito obrigado por concluir o curso e desejo a você tudo de bom. Tchau.