Aprenda a modernizar sistemas de busca clássica com técnicas de IA, garantindo precisão e escalabilidade. Ideal para quem precisa otimizar buscas em sistemas legados ou grandes volumes de dados sem migrar para soluções complexas de LLMs.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de TI que trabalham com sistemas legados ou precisam otimizar buscas em grandes volumes de dados
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a implementar sistemas de busca clássica otimizados com técnicas de IA, integrando regex, NER e RAG para performance e escalabilidade
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Entenda os fundamentos da busca clássica e seus limites
- Aplique regex avançado para extração de padrões em textos
- Implemente NER para identificação de entidades em dados não estruturados
- Combine busca clássica com embeddings para semântica básica
- Integre RAG para sistemas híbridos de busca e geração de respostas
- Otimize performance com técnicas de caching e indexação inteligente
- Deploye um sistema de busca clássica + IA em ambiente de produção
- Projeto Final: Construa um motor de busca híbrido para um dataset legado
Projeto Final
Um motor de busca híbrido (clássico + IA) implementado em Python, com suporte a regex, NER e RAG, deployado em um ambiente de produção simulado