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esscova / repository
Guia prático de integração entre LangChain e Groq API. Contém um tutorial completo (Notebook) e uma aplicação de Chatbot Contábil com memória, streaming e RAG utilizando modelos Llama 3.
A transparent discovery signal based on current public GitHub metadata.
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Este repositório demonstra a integração entre o framework LangChain e a Groq API (LPU Inference Engine) para o desenvolvimento de aplicações de Inteligência Artificial de alta performance e baixa latência.
O projeto é composto por dois módulos principais:
Material de estudo abrangendo:
Assistente virtual especializado em Contabilidade Brasileira (MEI, Simples Nacional, IRPF) com as seguintes características:
Este projeto utiliza o uv para gerenciamento de dependências, garantindo instalações rápidas e reprodutíveis.
uv instalado. Caso não tenha:
pip install uv
Selected from shared topics, language and repository description—not editorial ratings.
shashank-pd /
Welcome to the Generative AI in Business Use Cases (21CSE378P) repository! This collection showcases assignment work demonstrating practical applications of generative AI in various business scenarios, implemented using Jupyter Notebooks.
14/100 healthClone o repositório:
git clone https://github.com/esscova/guia-langchain-groq.git
cd guia-langchain-groq
Crie o ambiente virtual e instale as dependências:
uv venv
Ative o ambiente virtual:
.venv\Scripts\activatesource .venv/bin/activateInstale os pacotes:
uv pip install -r requirements.txt
Configure a Chave de API:
Crie um arquivo chamado .env na raiz do projeto e insira sua chave:
GROQ_API_KEY=gsk_sua_chave_aqui...
Para iniciar a interação com o assistente contábil via terminal:
uv run main.py
Para abrir o tutorial interativo:
uv run jupyter notebook tutorial_groq_langchain.ipynb
Contribuições são bem-vindas. Sinta-se à vontade para abrir issues ou enviar Pull Requests com melhorias no código ou na documentação.