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Intermediário·5 semanas·Turma ao vivo, 2 sessões/semana
Sistemas RAG em Produção
Geração aumentada por recuperação (RAG) além do tutorial. Construa um pipeline de RAG que continua preciso, rápido e em conta à medida que o seu corpus e o tráfego crescem.
O que você vai aprender
- Fatiar (chunking), gerar embeddings e indexar documentos reais do jeito certo
- Diagnosticar por que a recuperação erra — e corrigir
- Adicionar reranking e busca híbrida onde eles valem o custo
- Manter as respostas fundamentadas e com fontes citáveis
- Controlar latência e gasto em escala
Conteúdo do curso
Fundamentos de recuperação
- Embeddings e busca vetorial
- Estratégias de chunking que sobrevivem ao contato com a realidade
- Metadados e filtragem
Tornando preciso
- Busca híbrida e por palavra-chave
- Reranking
- Fundamentação e citações
Tornando escalável
- Orçamentos de latência
- Cache e custo
- Avaliando a qualidade da recuperação
RAG é fácil de demonstrar e difícil de confiar
A primeira demo de RAG leva uma tarde. A versão que responde corretamente em dez mil documentos, cita as fontes e responde em menos de um segundo — essa exige ofício. Este curso é sobre o ofício.
O que construímos
Ao longo de cinco semanas, você vai construir um pipeline de recuperação de nível de produção sobre um corpus real: chunking adequado, busca híbrida, reranking onde ele se paga e um ciclo de evals que avisa quando a qualidade da recuperação cai. Você vai sair com um sistema que de fato colocaria na frente dos usuários.