Projetando Aplicações de RAG de Produção: Planejamento e Escopo

Mover um aplicativo de IA de um protótipo para um ambiente de produção estável requer planejamento cuidadoso e arquitetura estruturada. Este curso baseado em texto orienta você através das etapas essenciais de escopo e design de sistemas robustos de geração aumentada de recuperação (RAG). Você passará da construção de prompts simples à arquitetura de pipelines RAG de nível de produção, obtendo uma estrutura clara para selecionar as estratégias corretas de ingestão de dados, gerenciar bancos de dados vetoriais e estabelecer métricas de avaliação confiáveis. O que você aprenderá: Entenda a arquitetura RAG fundamental, a terminologia-chave e as etapas principais do ciclo de vida do LLMOps; Escopo de requisitos de projeto, expectativas do usuário e restrições de recursos para seu aplicativo de IA; Projete pipelines de engenharia de dados eficientes para análise de documentos, segmentação e marcação de metadados; Selecione e configure o vetor Estabelecer estruturas de avaliação robustas para medir a precisão de recuperação e a qualidade de geração; Planejar o monitoramento contínuo, a observabilidade e o gerenciamento de custos em ambientes de produção. O curso começa com definições essenciais e conceitos fundamentais de RAG antes de passar sistematicamente pela preparação de dados, design de sistema e estratégias de avaliação. Através de explicações escritas estruturadas e projetos arquitetônicos práticos, você aprenderá a planejar um sistema de IA pronto para a empresa. Este curso é projetado para engenheiros de software, gerentes de produto e profissionais de dados que são novos para arquiteturas RAG e querem aprender a fase de planejamento sem pré-requisitos complexos. Comece a planejar sua aplicação RAG de nível de produção hoje.