Aprenda a criar sistemas RAG escaláveis com múltiplos agentes autônomos, combinando busca semântica avançada e geração distribuída. Domine técnicas de orquestração e LLMOps para implementar soluções robustas e eficientes.
Nível: Intermediário a Avançado
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, arquitetos de sistemas e profissionais de LLMOps com experiência em Python e NLP
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a projetar, implementar e escalar sistemas RAG multiagentes usando LLMs, embeddings e orquestração avançada
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorar fundamentos de RAG e arquiteturas multiagentes
- Configurar ambientes de desenvolvimento para LLMs distribuídos
- Implementar agentes especializados em busca semântica e geração
- Orquestrar comunicação entre agentes com filas e eventos
- Aplicar técnicas de fallback e resiliência em sistemas multiagentes
- Monitorar e avaliar desempenho com métricas customizadas
- Otimizar latência e custo em pipelines distribuídos
- Projeto Final: Construir um sistema RAG multiagente para suporte técnico automatizado
Projeto Final
Um sistema RAG multiagente funcional, com documentação técnica e métricas de avaliação, pronto para deploy em ambiente de produção
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RAG Multiagente: Orquestração Avançada com LLMs
8 módulos · 12h · certificado
Módulo 1 de 8
Aula interativa · Tutor IA
Bem-vindo à sua aula de RAG Multiagente: Orquestração Avançada com LLMs! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.