Large Language Models recentes (gpt4 e similares) suportam Tool Calling / Function Calling, o que significa que tais modelos de inteligência artificial são capazes de chamar funções de qualquer linguagem, bem como usar ferramentas para auxiliá-los em suas tarefas. LLMs conseguem agora usar ferramentas como engines de busca públicos e privados, scrappers de sites, mapas, calculadoras, ou qualquer API preexistente. Desta forma, agora é fácil construir Assistentes IA com LLMs capazes de integrar-se facilmente a projetos Python/Django, sem a necessidade de dados de treinamento ou integrações complexas.

Nesta palestra, abordaremos como devs Django podem construir Assistentes IA usando a biblioteca Django AI Assistant. Com essa biblioteca, basta construir uma classe Python com métodos que a IA pode chamar para construir um Assistente IA. Tais métodos são executados na instância Django, o que significa que a IA pode fazer tudo que uma view Django pode: consultar o BD, gerenciar arquivos, enviar emails, integrar com APIs externas, etc.

Vamos também demonstrar como integrar a IA com o frontend, indo além do caso de uso comum de chatbots. Exemplos de aplicações que Assistentes IA podem habilitar incluem:
* Um sistema de recomendação de filmes que considera o backlog de filmes do usuário
* Um botão que ajuda o usuário a preencher formulários baseado no contexto
* Um guia turístico capaz de recomendar em tempo real atrações baseadas na localização atual do usuário
* Um revisor de textos (ou código) que utiliza documentações existentes para dar sugestões bem contextualizadas

Esperamos que após essa palestras devs Django se inspirem a usar IA de forma criativa, como um meio, e não um fim em si.