Aplicações LLM Prontas para Produção e Sistemas RAG

Mover um modelo de linguagem grande de um protótipo simples para um ambiente de produção confiável requer uma sólida compreensão da arquitetura, do fluxo de dados e da avaliação.Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais e padrões práticos necessários para criar aplicativos de IA robustos. Você fará a transição da compreensão dos prompts básicos do LLM para o projeto de pipelines seguros e escaláveis de geração aumentada de recuperação (RAG) Ao ler explicações claras e trechos de código estruturados, você ganhará confiança para implementar, monitorar e otimizar fluxos de trabalho de modelos de linguagem em cenários do mundo real. O que você vai aprender: - Entenda a arquitetura fundamental dos modelos de linguagem grande e como eles processam informações. - Implemente padrões de geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar LLMs a fontes de dados externas. - Configurar bancos de dados vetoriais para armazenar, indexar e recuperar incorporações semânticas de alta dimensão. - Aplique técnicas de engenharia rápidas para melhorar a precisão do modelo e reduzir as alucinações. - Avalie as saídas do LLM usando métricas estruturadas e estruturas básicas de observabilidade. - Implantar aplicativos de IA com segurança enquanto gerencia latência, custos de API e limites de taxa. O curso começa com definições básicas e mecânicas de LLM antes de guiá-lo através da configuração de pesquisa de vetores, integração RAG e estratégias de monitoramento em nível de produção. Este curso foi projetado para desenvolvedores de software, entusiastas de dados e profissionais de tecnologia que são novos na engenharia de IA e querem criar aplicativos de nível de produção.Não é necessária experiência prévia com aprendizado de máquina ou modelagem de IA. Comece a ler hoje para preencher a lacuna entre a prototipagem de IA e a implantação de produção.