RAG na Prática: Busca e Geração Avançada com LLMs

Aprenda a combinar recuperação de informações e geração de texto para criar aplicações de IA mais precisas e contextualizadas. Domine as ferramentas e técnicas para implementar RAG em projetos reais, desde a preparação de dados até o deploy.

Nível: Intermediário

Para quem é: Desenvolvedores, engenheiros de dados, cientistas de dados e profissionais de IA que desejam aprimorar aplicações com RAG

Ao concluir, você será capaz de: Capacitar o aluno a construir sistemas RAG eficientes, integrando bases de conhecimento personalizadas com LLMs para respostas precisas e contextualizadas

8 módulos · 12h · certificado ao final

  • Entendendo os fundamentos do RAG e seus casos de uso
  • Preparando dados para embeddings: limpeza e estruturação
  • Criando vetores com modelos de embedding (Hugging Face, OpenAI)
  • Configurando bancos de dados vetoriais (FAISS, Pinecone, Chroma)
  • Integrando LLMs com sistemas de retrieval (LangChain, LlamaIndex)
  • Avaliar e otimizar a qualidade das respostas geradas
  • Implementando RAG em APIs com FastAPI ou Flask
  • Projeto Final: Construa um chatbot RAG para um domínio específico

Projeto Final

Um sistema RAG funcional, com backend em Python, API REST e interface de chat, capaz de responder perguntas complexas sobre um domínio escolhido (ex: jurídico, médico, técnico)

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RAG na Prática: Busca e Geração Avançada com LLMs 8 módulos · 12h · certificado
Módulo 1 de 8
Aula interativa · Tutor IA
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Bem-vindo à sua aula de RAG na Prática: Busca e Geração Avançada com LLMs! Eu sou seu Tutor IA e esta conversa é o próprio curso: cada mensagem faz parte da trilha, com explicações, exemplos, diagramas e desafios. Para começar, me diga seu nome e do que você gosta. Vou usar isso nos exemplos.