Introdução ao RAG para Codebases e Documentação

Navegar em grandes codebases e documentações técnicas extensas pode consumir muito tempo. Retrieval-Augmented Generation (RAG) oferece uma solução poderosa ao permitir que você consulte seus repositórios e extraia respostas precisas e conscientes do contexto. Este curso guia você pelos conceitos fundamentais da construção de sistemas RAG adaptados para ambientes técnicos. Ao ler exemplos práticos em Python e explicações claras, você aprenderá como processar código-fonte, gerar embeddings e aproveitar bancos de dados vetoriais para recuperar contexto relevante para modelos de linguagem. O que você aprenderá: - Compreender a arquitetura fundamental e a terminologia do Retrieval-Augmented Generation. - Processar e fragmentar arquivos de código e markdown para um embedding ideal. - Configurar bancos de dados vetoriais para armazenar e executar buscas semânticas em conteúdo técnico. - Aplicar técnicas básicas de prompt engineering para melhorar a recuperação de contexto e a precisão das respostas. - Construir um pipeline de consulta baseado em texto conectando scripts Python, recuperadores de busca e modelos de linguagem. - Praticar a recuperação de trechos de código relevantes por meio de exercícios escritos estruturados. O currículo começa com a terminologia essencial de AI e definições fundamentais antes de passar para a implementação prática. Você seguirá uma progressão lógica, desde a ingestão básica de dados até a construção de um workflow completo de busca semântica. Projetado para iniciantes e desenvolvedores com conhecimento básico de Python, este curso não exige experiência prévia em machine learning. Comece a construir ferramentas de busca inteligentes para seus projetos técnicos hoje mesmo.