Aprenda a dominar técnicas avançadas de prompt engineering para extrair o máximo de LLMs em produção. Construa sistemas escaláveis e precisos com automação e validação integradas.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de IA, cientistas de dados e profissionais de TI que trabalham com modelos de linguagem em produção
Ao concluir, você será capaz de: O aluno será capaz de aplicar técnicas como few-shot, chain-of-thought e RAG para melhorar a precisão, consistência e escalabilidade de sistemas baseados em LLMs
8 módulos · 12h · certificado ao final
- Explorar os fundamentos do prompt engineering e seus desafios
- Aplicar técnicas de zero-shot e few-shot com exemplos práticos
- Implementar chain-of-thought para raciocínio complexo em LLMs
- Otimizar prompts com RAG para contexto dinâmico e preciso
- Validar e testar prompts com métricas de qualidade e desempenho
- Automatizar pipelines de prompt com LLMOps e versionamento
- Projetar sistemas de fallback para respostas robustas em produção
- Projeto Final: Construir um sistema de atendimento automatizado com 5 técnicas de prompt integradas
Projeto Final
Um sistema de chatbot com prompts otimizados para um caso de uso real (ex: suporte técnico, jurídico ou educacional), incluindo documentação das técnicas aplicadas e métricas de desempenho
