Alucinações em LLMs: Detecção e Mitigação na Prática

Aprenda a identificar e mitigar alucinações em LLMs com técnicas práticas de engenharia de prompts, métricas de avaliação e frameworks de validação. Torne seus sistemas mais confiáveis e robustos com este guia hands-on.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de machine learning, cientistas de dados e profissionais que trabalham com sistemas baseados em LLMs

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a detectar, avaliar e mitigar alucinações em LLMs usando técnicas de engenharia de prompts, métricas de qualidade e frameworks de validação

8 módulos · 10h · certificado ao final

• Entendendo alucinações: causas e impactos em LLMs
• Analisando casos reais de alucinações em sistemas produtivos
• Aplicando técnicas de prompt engineering para redução de erros
• Implementando métricas de avaliação automatizada com LLMs como juízes
• Configurando pipelines de fallback e validação de respostas
• Integrando RAG para ancorar respostas em dados confiáveis
• Testando e otimizando modelos com benchmarks personalizados
• Projeto Final: Construindo um sistema de detecção e mitigação de alucinações

Projeto Final

Um pipeline completo de validação de respostas de LLMs, incluindo detecção de alucinações, fallback para fontes confiáveis e métricas de qualidade automatizadas