Criando previsões no FIORI com o SAP RPT-1 - Lab2learn 🚀

Описание: Por que LLMs tradicionais (tipo ChatGPT/Gemini) não são ideais para analisar dados estruturados em massa e como o SAP RPT-1 entra como motor analítico para previsões em séries temporais, com demo integrada em Fiori.

Você vai ver:
por que tokenização encarece e atrapalha análise em payloads estruturados;
por que RAG ajuda com contexto, mas não substitui cálculo;
como o RPT-1 funciona (na prática);
consumo via API + demo CAP + Fiori Elements persistindo previsões.

🔗 Links citados na live
Tokenizer (OpenAI): https://platform.openai.com/tokenizer
RPT-1 Dashboard: https://rpt.cloud.sap/dashboard
RPT-1 Docs: https://rpt.cloud.sap/docs

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00:00 Contexto
01:10 O problema dos LLMs com dados estruturados no mundo SAP
13:20 Tokenização na prática e impacto de custo
24:00 Por que RAG não resolve cálculo
28:10 O que é o SAP RPT-1 e onde ele se encaixa
30:45 Exemplos prontos do RPT-1
37:35 Consumo via API (predict) e estrutura do payload
41:40 Arquitetura da demo (CAP + Fiori + RPT-1)
43:10 Modelagem: histórico x predição (entidades/tabelas)
48:40 Demo no Fiori: rodando predição e persistindo resultados
54:40 Encerramento

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