O fluxo de dados em uma solução de IA local com Ollama, RAG e agentes começa no prompt do usuário, passa por etapas de busca vetorial e recuperação de contexto, geração de resposta pelo LLM e termina na orquestração de agentes. Cada decisão de roteamento e processamento impacta diretamente a precisão, velocidade e segurança do resultado final.
Uma stack de IA local robusta combina Ollama para servir LLMs, Open WebUI como interface, Qdrant para busca vetorial e Python como orquestrador. Cada componente tem papel definido e integração clara, formando o núcleo de soluções de IA privadas, auditáveis e escaláveis.
LLMs locais não 'sabem tudo'. Eles dependem de embeddings para transformar texto em números, bancos vetoriais para armazenar e buscar conhecimento, e técnicas RAG para combinar busca e geração de respostas. Entenda como esses componentes trabalham juntos para fornecer respostas precisas e atualizadas.
Rodar LLMs locais com modelos abertos garante controle total dos dados, custos previsíveis e liberdade de uso comercial. Serviços em nuvem oferecem conveniência, mas impõem limites técnicos, riscos de privacidade e dependência de terceiros.
Este curso ensina como rodar modelos de linguagem de grande porte (LLMs) localmente com o Ollama, integrando-os ao Open WebUI e usando técnicas como RAG (Retrieval-Augmented Generation) com bancos vetoriais abertos, como o Qdrant. Você vai entender desde a arquitetura…
