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Programa do Curso
Arquitetura e Projeto de Aplicações de LLM
- Padrões comuns de aplicações da OpenAI para assistentes, copilotos e automação de fluxos de trabalho
- Escolhendo a arquitetura certa para requisitos de negócios, confiabilidade e experiência do usuário
- Transição de código de protótipo para design de aplicação sustentável
Prompting, Contexto e Saídas Estruturadas
- Estruturando instruções do sistema, do usuário e do desenvolvedor para comportamento previsível
- Projetando prompts para consistência, controle de tarefas e respostas mais claras
- Utilizando saídas estruturadas para apoiar a lógica de aplicações subsequentes
- Gerenciando janelas de contexto, estado da conversa e qualidade da resposta
Uso de Ferramentas e Orquestração de Fluxos de Trabalho
- Utilizando chamadas de função e fluxos de trabalho habilitados para ferramentas com serviços externos
- Validando entradas e saídas, tratando erros e aplicando comportamentos de fallback
- Projetando fluxos de múltiplas etapas para tarefas práticas de negócios
Recuperação e Fundamentação do Conhecimento
- Identificando quando a geração aumentada por recuperação é adequada
- Preparando documentos e fragmentando conteúdo para recuperação útil
- Recuperando contexto relevante e fundamentando respostas em fontes confiáveis
Avaliação, Barreiras de Segurança e Prontidão Operacional
- Definindo critérios de qualidade e testando fluxos de trabalho contra resultados esperados
- Reduzindo alucinações e lidando com solicitações inseguras, irrelevantes ou ambíguas
- Monitorando uso, latência, consumo de tokens e custo
- Preparando aplicações para implantação, suporte e melhoria iterativa
Workshop de Implementação Prática
- Construindo uma pequena aplicação completa da OpenAI que combine prompting, saída estruturada, uso de ferramentas e recuperação
- Revisando decisões de design, problemas comuns e próximos passos práticos para uso em produção
Requisitos
- Familiaridade com conceitos de modelos de linguagem grandes e desenvolvimento de aplicações baseadas em API
- Experiência no trabalho com APIs REST, JSON e fluxos de trabalho de aplicações orientados a prompts
- Experiência intermediária em programação em Python, JavaScript ou linguagem similar
Público-alvo
- Desenvolvedores de software construindo aplicações impulsionadas por LLM
- Engenheiros de IA e líderes técnicos projetando soluções baseadas na OpenAI
- Equipes de produto e arquitetos de soluções responsáveis por funcionalidades de IA em produção
7 Horas