Sobre este cursoIntermediário · 9 módulos · 12h
Aprenda a implementar sistemas RAG do zero, utilizando as melhores práticas e frameworks modernos como LangChain e LlamaIndex. Transforme dados em respostas inteligentes e escaláveis para aplicações reais.
Nível: Intermediário
Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados e profissionais de IA que desejam implementar soluções RAG em produção
Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir, otimizar e implantar sistemas RAG completos, desde a ingestão de dados até a geração de respostas contextualizadas, utilizando LangChain e LlamaIndex
9 módulos · 12h · certificado ao final
- Entenda a arquitetura RAG e seus componentes essenciais
- Configure ambientes de desenvolvimento para RAG com Python
- Processe e prepare dados para ingestão em sistemas RAG
- Implemente embeddings e buscas semânticas com LlamaIndex
- Construa pipelines de geração de respostas com LangChain
- Otimize desempenho e precisão com técnicas avançadas de RAG
- Integre sistemas RAG com APIs e bancos de dados externos
- Monitore e escale sistemas RAG em produção
- Projeto Final: Construa e deploye um chatbot RAG completo com dados personalizados
Projeto Final
Um sistema RAG funcional, implantado em um ambiente de produção simulado, com ingestão de dados personalizados, busca semântica e geração de respostas contextualizadas
Aqui você pratica — não só lê.
Cada bloco é editável e roda no seu navegador. Aperte Executar para começar:
# Edite e aperte Executar. Ctrl+Enter também roda.
curso = "RAG do Código à Produção: Implementação Completa com LangChain e LlamaIndex"
print(f"Primeira linha rodada no curso de {curso}.")Módulo 1: Entenda a arquitetura RAG e seus componentes...