Implementando o padrão Avaliador-Otimizador para IA iterativa

Obter resultados confiáveis e de alta qualidade de modelos de linguagem grandes geralmente requer mais do que um único prompt. Ao implementar o padrão de design avaliador-otimizador, você pode criar sistemas que criticam, refinam e polim seu próprio trabalho até que ele atenda aos seus padrões exatos. Neste curso, você aprenderá a projetar componentes de avaliador e otimizador separados, estabelecer critérios de qualidade claros e gerenciar loops de feedback iterativos para melhorar drasticamente a qualidade da saída de IA. Através de explicações claras e exemplos de código práticos, você dominará a mecânica dos fluxos de trabalho agentic. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura central do padrão avaliador-otimizador e os princípios de design agentic. - Projete prompts de avaliador robustos que forneçam feedback estruturado e acionável. - Configure loops de otimizador que consomem feedback para corrigir e melhorar as saídas iterativamente. - Aplique formatos de saída estruturados para garantir uma comunicação confiável entre os componentes de IA. - Implemente condições de término para evitar loops infinitos e gerenciar custos de API. - Pratique depurar e testar fluxos de trabalho de IA iterativos usando passos de código escritos. Você começará explorando a teoria fundamental dos loops de feedback antes de analisar as implementações de código passo a passo do padrão. Através de exercícios práticos escritos, você aprenderá a orquestrar esses componentes em um sistema perfeito e autocorretivo. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, engenheiros de prompt e entusiastas de IA que querem ir além do prompt básico. Um entendimento básico de Python é útil, mas nenhuma experiência prévia com frameworks agentic é necessária. Comece a criar sistemas de IA auto-refinados hoje mesmo.