RAG Prático: Construindo Aplicativos LLM com Dados de Origem

O poder dos modelos de linguagem grande é limitado por seus dados de treinamento.Este curso fornece uma base prática em Recuperação-Augmented Generation (RAG), o padrão essencial para a construção de aplicações LLM confiáveis e baseadas em fatos. Você passará pela injeção de prompt simples e aprenderá a arquitetar um pipeline de dados completo que recupera o contexto relevante antes de gerar uma resposta.Dominar o RAG é crucial para implantar LLMs de forma eficaz em ambientes específicos de domínio ou corporativos. O que você vai aprender: * Entenda os principais componentes e fluxo de trabalho de um sistema de geração aumentada de recuperação (RAG). * Aplicar técnicas para preparação de dados, chunking e criação de incorporação para recuperação eficaz. * Configurar armazenamento de vetores e estratégias de indexação para otimizar a latência e a relevância da recuperação. * Projetar estratégias de recuperação robustas, incluindo mecanismos avançados de consulta e reclassificação. * Pratique engenharia avançada de prompt para sintetizar o contexto recuperado em respostas coerentes e apoiadas por fontes. * Avaliar a qualidade do pipeline RAG usando métricas-chave para fidelidade, relevância e utilização de contexto. O curso começa com conceitos fundamentais e passa pelas fases de ingestão e recuperação de dados, culminando em exercícios práticos focados na geração e garantia de qualidade.Este curso é projetado para iniciantes e desenvolvedores novos no ecossistema LLM que desejam passar da compreensão teórica para o desenvolvimento de aplicativos práticos. Não é necessária experiência prévia com bancos de dados vetoriais ou aprendizado de máquina avançado. Comece a criar sua primeira aplicação RAG pronta para produção hoje mesmo.