IA Descomplicada

Modelos de IA como ChatGPT são poderosos, mas quando estão desconectados de dados reais e atualizados , ficam limitados. A solução? Integrar IA com bancos de dados vivos — como SQL, NoSQL ou planilhas em nuvem — para gerar insights, responder perguntas e executar ações de verdade. Neste guia, você vai aprender como unir modelos de linguagem com bancos de dados , construir fluxos automatizados e criar agentes que usam dados reais como combustível. 🔌 Por Que Integrar IA com Banco de Dados? 🔍 Respostas sempre atualizadas com base em dados reais da empresa ou sistema 📊 Geração de relatórios, análises e decisões automatizadas 🤖 Agentes que consultam, interpretam e agem sobre os dados 🧠 Criação de sistemas com memória dinâmica , sem treinar um novo modelo 🧰 Componentes de uma Arquitetura IA + DB 1. Modelo de Linguagem (LLM): GPT-4, Claude, Mistral, etc. 2. Conector de Banco de Dados: MySQL, PostgreSQL, SQLite, MongoDB, Google Sheets, Airtable Python + bibliotecas como SQLAlchemy , p...