O que você aprenderá_
- Compreenda os fundamentos e a aplicação de pipelines de recuperação aumentada.
- Configure ambientes de desenvolvimento isolados com virtualenv e Jupyter Notebook.
- Explore a integração com modelos de linguagem utilizando Langchain e técnicas de chunking.
- Implemente estratégias para criar embeddings de texto e armazenar dados em bancos vetoriais.
- Ajuste prompts e reestruture consultas com métodos avançados de recuperação.
- Monitore e avalie o desempenho das pipelines com ferramentas como LangSmith e QA-Eval.
Público alvo_
Este curso é destinado a pessoas interessadas em inovação na recuperação de informação, que desejam aprimorar suas habilidades na construção e otimização de pipelines, integração com modelos de linguagem e avaliação de sistemas. Ao final, será possível aplicar estratégias avançadas para desenvolver soluções robustas e escaláveis.
Alan Braz
Gerente de Engenharia na IBM Research, liderando equipes multidisciplinares na transformação de projetos de pesquisa em soluções concretas. Atuo na interface entre pesquisa e produto, impulsionando iniciativas open-source e contribuindo para o desenvolvimento de ofertas estratégicas como o IBM watsonx.ai. Sou Mestre em Ciência da Computação pela Unicamp, sólida trajetória como professor e mentor técnico, compartilhando conhecimento em ambientes acadêmicos e corporativos. Host do podcast PullreCast.
Curso atualizado em 08/09/2025
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capitulo
- Revisitando o RAG
- Entendendo o vectorstore
- Querys e Ollama
- Validação
- Conclusão do projeto
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