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