Fundamentos de Pipelines de RAG e LLMOps

À medida que as aplicações de AI evoluem, simplesmente fazer o prompt de um modelo de linguagem não é mais suficiente. Para construir ferramentas de AI confiáveis e conscientes do contexto, você precisa de Retrieval-Augmented Generation (RAG) e práticas operacionais robustas (LLMOps). Este curso divide o complexo mundo da engenharia de AI moderna em lições baseadas em texto gerenciáveis. Você começará com a terminologia fundamental e progredirá para entender como projetar, implantar e monitorar um sistema RAG de ponta a ponta usando os padrões atuais da indústria. O que você aprenderá: • Compreender a arquitetura fundamental de Retrieval-Augmented Generation (RAG). • Explorar bancos de dados vetoriais modernos e como eles armazenam e recuperam dados semânticos. • Aplicar técnicas básicas de prompt engineering para melhorar a precisão do modelo e reduzir alucinações. • Projetar um pipeline de texto básico para ingestão, chunking e processamento de documentos. • Aprender conceitos essenciais de LLMOps, incluindo estratégias de implantação e monitoramento de desempenho. O curso começa com definições centrais e conceitos básicos de AI antes de passar para o design prático de arquitetura e estratégias de implantação. Você lerá explicações claras e analisará trechos de código escritos que demonstram como esses sistemas são construídos no mundo real. Este curso fundamental foi projetado inteiramente para iniciantes — não é necessária experiência prévia em machine learning, apenas uma compreensão básica de conceitos de software. Comece a ler hoje e dê seu primeiro passo no mundo da engenharia de AI de produção.