Construindo aplicativos de IA generativos com RAG e LLMs

Os aspirantes a desenvolvedores muitas vezes lutam para ir além dos prompts básicos do chatbot para criar aplicativos de IA verdadeiramente confiáveis e conectados a dados.Este curso baseado em texto preenche essa lacuna, ensinando como projetar, construir e otimizar sistemas de IA generativos prontos para produção a partir do zero. Você progredirá da compreensão dos conceitos básicos do modelo de linguagem grande (LLM) para a implementação de padrões avançados, como Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ao estudar explicações escritas claras e analisar exemplos de código práticos, você obterá as habilidades necessárias para conectar modelos de IA a fontes de dados personalizadas, controlar as saídas do modelo e monitorar o desempenho do sistema. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos fundamentais de IA generativa, os critérios de seleção de modelos e as estratégias de estimativa de custos. - Domine técnicas de engenharia rápidas e confiáveis e imponha saídas de dados estruturados usando Pydantic. - Construa sistemas de ponta a ponta de geração aumentada de recuperação (RAG) usando bancos de dados vetoriais. - Aplique técnicas de ajuste fino eficiente de parâmetros (PEFT) para adaptar modelos para tarefas específicas. - Configurar ferramentas de observabilidade e rastreamento de aplicativos para depurar e otimizar o desempenho da IA. O curso começa com terminologia essencial e conceitos fundamentais de IA antes de orientá-lo através de exercícios escritos estruturados sobre design rápido, integração de banco de dados e monitoramento de sistema. Este curso é projetado para desenvolvedores de software e entusiastas da tecnologia que são novos no desenvolvimento de IA e querem desenvolver habilidades práticas sem precisar de experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece a ler hoje para começar a criar seus próprios aplicativos inteligentes e orientados a dados.