# Agentic RAG com LangGraph: Pesquisa de Blogs AI
> A Pesquisa de Blogs AI é uma aplicação Agentic RAG projetada para melhorar a recuperação de informações de posts de blogs relacionados com IA, utilizando LangChain, LangGraph e o modelo Gemini da Google.
- Fonte: https://doutorai.pt/apps/ai-blog-search
- Categoria: RAG e Conhecimento
- Dificuldade: Médio
- Modelos: Gemini
- Frameworks: LangChain
- Corre local?: Precisa de APIs cloud
- Chaves necessárias: Nenhuma
- Licença: Apache-2.0
- Site: Doutor AI (https://doutorai.pt) - ferramentas de IA para pequenos negócios em português
## Tutorial completo
# Agentic RAG com LangGraph: Pesquisa de Blogs de IA
## Visão Geral
A Pesquisa de Blogs de IA é uma aplicação Agentic RAG projetada para melhorar a recuperação de informações de publicações de blogs relacionadas com IA. Este sistema utiliza LangChain, LangGraph e o modelo Gemini da Google para buscar, processar e analisar o conteúdo dos blogs, fornecendo aos utilizadores respostas precisas e contextualmente relevantes.
## Fluxo de Trabalho do LangGraph
## Demonstração
https://github.com/user-attachments/assets/cee07380-d3dc-45f4-ad26-7d944ba9c32b
## Funcionalidades
- **Recuperação de Documentos:** Utiliza o Qdrant como uma base de dados vetorial para armazenar e recuperar conteúdo de blogs com base em embeddings.
- **Processamento de Consultas Agentic:** Utiliza um agente baseado em IA para determinar se uma consulta deve ser reescrita, respondida ou requer mais recuperação.
- **Avaliação de Relevância:** Implementa um sistema automatizado de classificação de relevância utilizando o modelo Gemini da Google.
- **Refinamento de Consultas:** Melhora consultas mal estruturadas para melhores resultados de recuperação.
- **Interface Streamlit:** Fornece uma interface amigável para introduzir URLs de blogs, consultas e recuperar respostas perspicazes.
- **Fluxo de Trabalho Baseado em Gráficos:** Implementa um gráfico de estado estruturado utilizando LangGraph para uma tomada de decisão eficiente.
## Tecnologias Utilizadas
- **Linguagem de Programação**: [Python 3.10+](https://www.python.org/downloads/release/python-31011/)
- **Framework**: [LangChain](https://www.langchain.com/) e [LangGraph](https://langchain-ai.github.io/langgraph/tutorials/introduction/)
- **Base de Dados**: [Qdrant](https://qdrant.tech/)
- **Modelos**:
- Embeddings: [Google Gemini API (embedding-001)](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/embeddings)
- Chat: [Google Gemini API (gemini-2.0-flash)](https://ai.google.dev/gemini-api/docs/models/gemini#gemini-2.0-flash)
- **Carregador de Blogs**: [Langchain WebBaseLoader](https://python.langchain.com/docs/integrations/document_loaders/web_base/)
- **Divisor de Documentos**: [RecursiveCharacterTextSplitter](https://python.langchain.com/v0.1/docs/modules/data_connection/document_transformers/recursive_text_splitter/)
- **Interface do Utilizador (UI)**: [Streamlit](https://docs.streamlit.io/)
## Requisitos
1. **Instalar Dependências**:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
```markdown
2. **Executa a Aplicação**:
```
```bash
streamlit run app.py
```
```markdown
3. **Usa a Aplicação**:
- Cola a tua Google API Key na barra lateral.
- Cola o link do blog.
- Introduz a tua pergunta sobre o post do blog.
## :mailbox: Conecta-te Comigo
)
```
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