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Os custom components permitem que você implemente sua lógica no Langflow para criação de Agentes ou RAG com indexação dos novos chunks no Vector DB em tempo -real. Ele oferece a flexibilidade necessária para implementar lógica personalizada ao criar novos componentes ou melhorar os já existentes, adaptando-os às necessidades do seu aplicativo. Neste vídeo, você aprenderá de forma prática e detalhada os conceitos essenciais de um componente e como desenvolver o seu próprio para obter a melhor funcionalidade. O Astra DB armazena a base de conhecimento e devido à sua indexação em tempo-real, é uma ótima opção para casos de uso com alta frequência de atualização da base de conhecimento. O que você aprenderá neste vídeo: O que são Componentes: Entenda os fundamentos que estruturam o Langflow. Fluxo de Ingestão de PDF: Aprenda como processar e organizar dados de PDF de maneira eficaz. Adicionando Metadados Dinâmicos: Descubra como enriquecer seus dados de forma dinâmica e inteligente. Gerando Novos Metadados: Explore técnicas para criar metadados relevantes e úteis. Aprimorando um componente Melhore o desempenho do seu sistema com estratégias avançadas de atualização de dados no Astra DB Este vídeo é ideal tanto para quem deseja criar componentes do zero quanto para quem busca aprimorar os existentes, proporcionando ferramentas que ajudarão a elevar as capacidades de gerenciamento de dados do seu aplicativo. 📂 Acesse o código e os fluxos demonstrados no vídeo em: https://github.com/smatiolids/airline... Conheça o DataStax Langflow: https://bit.ly/ds-langflow Estrutura do Conteúdo: 00:00 Introdução aos componentes personalizados no Langflow 01:25 O que são componentes? 02:10 Explorando os elementos de um componente 06:20 Fluxo de ingestão de PDF 08:00 Metadados dinâmicos com componentes personalizados 11:20 Metadados avançados e suas aplicações 14:40 Carregando dados no Astra DB 16:30 Recarregando dados com indexação em tempo real 22:00 Salvando o componente personalizado modernas. 🚀