Visão Geral

Este Curso Python para Chatbots Rasa ChatterBot LangChain, apresenta uma abordagem prática para o desenvolvimento de chatbots inteligentes com Python, utilizando as bibliotecas e frameworks Rasa, ChatterBot e LangChain. Os participantes aprenderão a criar desde chatbots simples baseados em regras até assistentes virtuais avançados que utilizam IA generativa e LLMs (Large Language Models). O curso é focado em prática, preparando os alunos para desenvolver chatbots aplicados a atendimento ao cliente, automação de processos e integração com sistemas corporativos.

Objetivo

Após realizar este curso Python para Chatbots (Rasa, ChatterBot, LangChain), você será capaz de:

• Entender os princípios de funcionamento de chatbots.
• Desenvolver chatbots simples com ChatterBot.
• Criar assistentes virtuais avançados com Rasa.
• Utilizar LangChain para integrar modelos de linguagem (LLMs) em chatbots.
• Integrar chatbots com APIs, bancos de dados e canais de comunicação (Web, WhatsApp, Telegram).
• Implementar boas práticas de segurança, ética e manutenção de chatbots.

Publico Alvo

• Desenvolvedores Python que desejam aprender a criar chatbots inteligentes.
• Profissionais de TI interessados em implementar assistentes virtuais em empresas.
• Estudantes e entusiastas de Inteligência Artificial aplicada à comunicação homem-máquina.
• Cientistas de dados que desejam integrar LLMs em fluxos de trabalho com Python.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Python.
• Noções de APIs e manipulação de dados em JSON.
• Desejável: Noções introdutórias de IA ou NLP.

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Fundamentos de Chatbots e NLP

1. O que são chatbots e casos de uso no mercado
2. Diferenças entre chatbots baseados em regras e IA
3. Conceitos básicos de NLP (Processamento de Linguagem Natural)
4. Introdução a frameworks para desenvolvimento de chatbots em Python

Módulo 2: Criando Chatbots com ChatterBot

1. Instalação e configuração do ChatterBot
2. Criando um chatbot baseado em regras
3. Treinando respostas automáticas com datasets
4. Melhorando a experiência de conversação
5. Estudo de caso: Chatbot FAQ simples

Módulo 3: Chatbots Avançados com Rasa

1. Arquitetura do Rasa (NLU + Core)
2. Criação de intents, entidades e histórias
3. Treinando o modelo de NLP com Rasa
4. Criando fluxos de conversação personalizados
5. Conectando o Rasa a APIs externas
6. Estudo de caso: Chatbot de atendimento ao cliente

Módulo 4: Introdução ao LangChain e LLMs

1. O que é LangChain e como funciona
2. Integração com LLMs (OpenAI, Hugging Face, outros)
3. Criando pipelines de conversação com LangChain
4. Memória em chatbots e contexto de diálogo
5. Estudo de caso: Assistente virtual com GPT + LangChain

Módulo 5: Integração de Chatbots

1. Conectando chatbots a websites (Flask / FastAPI)
2. Integração com Telegram, WhatsApp e Microsoft Teams
3. Conectando com bancos de dados para armazenar conversas
4. Uso de APIs para enriquecer respostas (clima, notícias, sistemas internos)

Módulo 6: Segurança, Escalabilidade e Boas Práticas

1. Tratamento de erros e fallback em chatbots
2. Segurança no uso de APIs e dados sensíveis
3. Monitoramento e métricas de chatbots
4. Estratégias de escalabilidade em produção

Módulo 7: Projeto Final

1. Desenvolvimento de um chatbot completo utilizando Rasa ou LangChain
2. Definição do escopo: atendimento, FAQ, assistente inteligente ou integração corporativa
3. Implementação, testes e deploy do chatbot
4. Apresentação final do projeto