Aprenda a potencializar sistemas de busca clássica com técnicas avançadas de regex e NER, garantindo eficiência em ambientes onde LLMs não são uma opção. Ideal para quem trabalha com sistemas legados ou restrições técnicas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e analistas que trabalham com sistemas legados ou ambientes com restrições de uso de LLMs
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar e otimizar sistemas de busca clássica usando regex, NER e técnicas de indexação para melhorar a performance em bases de dados legadas ou restritas
7 módulos · 10h · certificado ao final
- Explorando os fundamentos da busca clássica e suas limitações
- Dominando regex avançado para extração de padrões em textos
- Implementando NER com spaCy para identificação de entidades em sistemas legados
- Otimizando consultas com técnicas de indexação e caching
- Integrando busca clássica com APIs modernas para fallback seguro
- Avaliar performance e escalabilidade de sistemas de busca clássica
- Projeto Final: Construir um sistema de busca híbrido para um caso real de sistema legado
Projeto Final
Um sistema de busca clássica otimizado com regex e NER, integrado a uma API para fallback em LLMs, com documentação técnica e métricas de performance