Inteligência Artificial no Python - Gemini x ChatGPT x Claude - qual é melhor para códigos em Python (Projeto Prático)

🎓 Comunidade Impressionadora: https://www.hashtagtreinamentos.com/comunidade-impressionadora?curso=com&pg=pg-inscricao&origemurl=hashtag_yt_org_Ugi3RQ3vlC8&utm_source=youtube-org&utm_medium=yt-descricao&utm_campaign=programacao&utm_content=ia-codigos-python-02-04&conversion=perpetuo-lespy 🎓Python Impressionador: https://lp.hashtagtreinamentos.com/esperapythonimpressionador?origemurl=hashtag_yt_org_listaesperapython_Ugi3RQ3vlC8&utm_source=youtube-org&utm_medium=yt-descricao&utm_campaign=programacao&utm_content=ia-codigos-python-02-04&conversion=perpetuo-lespy 📘 Minicurso Gratuito de Automação com Python: https://dlp.hashtagtreinamentos.com/python/minicurso/minicurso-automacao/inscricao?curso=python&fonte=org&origemurl=hashtag_yt_org_minipython_Ugi3RQ3vlC8&utm_source=youtube-org&utm_medium=yt-descricao&utm_campaign=programacao&utm_content=ia-codigos-python-02-04&conversion=perpetuo-lespy ----------------------------------------------------------------------- 📁 Arquivos Utilizados no Vídeo: https://dlp.hashtagtreinamentos.com/python/arquivo/download?curso=python&id=1cnwmM1gUS_-zPjvKl7uNPwITPV9gVt8I&origemurl=hashtag_yt_org_planilhapyt_Ugi3RQ3vlC8&utm_source=youtube-org&utm_medium=yt-descricao&utm_campaign=programacao&utm_content=ia-codigos-python-02-04&conversion=perpetuo-lespy 💻 Vídeo recomendado: Langchain - Crie sua Inteligência Artificial LLM https://youtu.be/7L0MnVu1KEo ----------------------------------------------------------------------- 🧑‍💻 PARA CONTRATAR A HASHTAG PARA SUA EMPRESA: https://www.hashtagtreinamentos.com/treinamentos-corporativos?fonte=yt&origemurl=hashtag_yt_org_incompany_Ugi3RQ3vlC8&utm_source=youtube-org&utm_medium=yt-descricao&utm_campaign=programacao&utm_content=ia-codigos-python-02-04&conversion=perpetuo-lespy ----------------------------------------------------------------------- 📘Neste vídeo eu coloco o ChatGPT, o Claude e o Gemini para criarem o mesmo aplicativo do zero em Python — e comparo os resultados de cada um. O desafio é pedir para cada IA gerar um sistema RAG completo, capaz de responder perguntas sobre a política de RH de uma empresa a partir de um PDF, usando LangChain e Streamlit. Você vai ver o passo a passo de como cada IA respondeu ao mesmo prompt, quais erros surgiram na instalação das bibliotecas, como cada uma delas corrigiu os problemas e quais foram as diferenças técnicas nas soluções geradas. Também analiso os requisitos, a estrutura do código e as escolhas de banco de dados vetorial — ChromaDB versus FAISS — feitas por cada uma delas. Você vai ver na prática o que as três IAs conseguiram gerar e quais as diferenças entre elas. Se você quer entender qual IA usar para acelerar seus projetos em Python, esse vídeo vai te ajudar a tomar essa decisão com base em resultados concretos. 🔔 Curtiu o conteúdo? Deixa o like, se inscreve no canal e ative o sininho para receber mais conteúdos sobre Python, inteligência artificial e projetos práticos. ----------------------------------------------------------------------- 📌 Hashtag Programação ► Inscreva-se em nosso canal: https://www.youtube.com/c/HashtagProgramacao?sub_confirmation=1 ► Ative as notificações (clica no sininho)! ► Curta o nosso vídeo! ----------------------------------------------------------------------- 🔗 Redes Sociais ► Blog: https://www.hashtagtreinamentos.com/blog ► YouTube: https://www.youtube.com/hashtagprogramacao ► Instagram: https://www.instagram.com/hashtagprogramacao/ ► Facebook: https://www.facebook.com/hashtagprogramacao/ ► Tik Tok: https://www.tiktok.com/@hashtagprogramacao Aqui nos vídeos do canal da Hashtag Programação ensinamos diversas dicas de Python para que você consiga se desenvolver nessa linguagem de programação e consiga criar seus próprios projetos e automações! ----------------------------------------------------------------------- ⏱️ Conteúdo da Aula 00:00 Introdução - ChatGPT x Claude x Gemini 01:12 O que é um sistema RAG e por que ele é útil 02:55 O prompt usado para os três modelos de IA 04:30 Configurações e estrutura de arquivos de cada projeto 06:05 API da OpenAI e arquivo env 10:05 Planos pagos ChatGPT, Gemini e Claude 11:20 Analisando a resposta do ChatGPT 12:00 Copiando o código do ChatGPT e o requirements 13:15 Instalando as dependências do aplicativo gerado pelo ChatGPT 13:50 Analisando a resposta do Gemini 15:35 Analisando a resposta do Claude 17:30 Corrigindo erros de compatibilidade com Python 3.14 21:05 Rodando os três aplicativos pela primeira vez 23:15 Testando o sistema RAG gerado pelo ChatGPT 23:35 Testando o sistema RAG gerado pelo Gemini 24:15 Testando o sistema RAG gerado pelo Claude 24:40 Solucionando os erros com cada IA 28:30 Comparando os sistemas gerados por cada IA 31:40 Análise do código e das soluções: Gemini, ChatGPT e Claude 34:00 Comparando as soluções técnicas: ChromaDB vs FAISS 37:40 Considerações finais sobre os códigos do ChatGPT, Claude e Gemini 41:30 Conclusão #python #hashtagprogramacao