# Agente RAG Corretivo

> Um sistema sofisticado de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) que implementa um fluxo de trabalho corretivo em múltiplas etapas utilizando LangGraph.

- Fonte: https://doutorai.pt/apps/corrective-rag
- Categoria: RAG e Conhecimento
- Dificuldade: Médio
- Modelos: OpenAI, Claude, 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

# 🔄 Agente Corretivo RAG
Um sofisticado sistema de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) que implementa um fluxo de trabalho corretivo em múltiplas etapas utilizando o LangGraph. Este sistema combina recuperação de documentos, avaliação de relevância, transformação de consultas e pesquisa na web para fornecer respostas abrangentes e precisas.

## Funcionalidades

- **Recuperação Inteligente de Documentos**: Utiliza o Qdrant vector store para uma recuperação de documentos eficiente
- **Avaliação de Relevância de Documentos**: Emprega o Claude 4.5 sonnet para avaliar a relevância dos documentos
- **Transformação de Consultas**: Melhora os resultados de pesquisa otimizando as consultas quando necessário
- **Fallback de Pesquisa na Web**: Utiliza a API Tavily para pesquisa na web quando os documentos locais não são suficientes
- **Abordagem Multi-Modelo**: Combina embeddings da OpenAI e Claude 4.5 sonnet para diferentes tarefas
- **Interface Interativa**: Construída com Streamlit para fácil upload e consulta de documentos

## Como Executar?

1. **Clona o Repositório**:

```bash
   git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
   cd rag_tutorials/corrective_rag
   ```

```markdown
2. **Instalar Dependências**:
```

```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

3. **Configurar Chaves de API**:
   Precisarás de obter as seguintes chaves de API:
   - [Chave de API OpenAI](https://platform.openai.com/api-keys) (para embeddings)
   - [Chave de API Anthropic](https://console.anthropic.com/settings/keys) (para Claude 4.5 sonnet como LLM)
   - [Chave de API Tavily](https://app.tavily.com/home) (para pesquisa na web)
   - Configuração do Qdrant Cloud
      1. Visita [Qdrant Cloud](https://cloud.qdrant.io/)
      2. Cria uma conta ou inicia sessão
      3. Cria um novo cluster
      4. Obtém as tuas credenciais:
         - Chave de API Qdrant: Encontrada na secção de Chaves de API
         - URL do Qdrant: A URL do teu cluster (formato: `https://xxx-xxx.aws.cloud.qdrant.io`)

4. **Executar a Aplicação**:

```bash
   streamlit run corrective_rag.py
   ```

```markdown
5. **Usa a Aplicação**:
   - Carrega documentos ou fornece URLs
   - Introduz as tuas perguntas na caixa de consulta
   - Vê o processo Corrective RAG passo a passo
   - Obtém respostas abrangentes

## Stack Tecnológico

- **LangChain**: Para orquestração e cadeias RAG
- **LangGraph**: Para gestão de fluxos de trabalho
- **Qdrant**: Base de dados vetorial para armazenamento de documentos
- **Claude 4.5 sonnet**: Modelo de linguagem principal para análise e geração
- **OpenAI**: Para embeddings de documentos
- **Tavily**: Para capacidades de pesquisa na web
- **Streamlit**: Para a interface do utilizador
```

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