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Programa do Curso

Arquitetura e Design de Aplicações LLM

  • Padrões comuns de aplicações da OpenAI para assistentes, copilots e automação de fluxos de trabalho
  • Escolha da arquitetura adequada aos requisitos empresariais, confiabilidade e experiência do usuário
  • Transição de código prototípico para um design de aplicação sustentável e mantível

Prompting, Contexto e Saídas Estruturadas

  • Estruturação de instruções do sistema, do usuário e do desenvolvedor para comportamento previsível
  • Design de prompts para consistência, controle de tarefas e respostas mais claras
  • Uso de saídas estruturadas para suportar a lógica downstream da aplicação
  • Gestão das janelas de contexto, estado da conversa e qualidade das respostas

Uso de Ferramentas e Orquestração de Fluxos de Trabalho

  • Utilização de chamadas de função e fluxos de trabalho habilitados para ferramentas com serviços externos
  • Validação de entradas e saídas, tratamento de erros e aplicação de comportamento alternativo (fallback)
  • Design de fluxos multi-estágio para tarefas empresariais práticas

Recuperação (Retrieval) e Ancoragem de Conhecimento

  • Identificação de quando a geração aumentada por recuperação (RAG) é adequada
  • Preparação de documentos e chunking (fragmentação) do conteúdo para uma recuperação útil
  • Recuperação de contexto relevante e ancoragem das respostas em fontes confiáveis

Avaliação, Barreiras de Segurança (Guardrails) e Prontidão Operacional

  • Definição de critérios de qualidade e teste dos fluxos de trabalho contra resultados esperados
  • Redução de alucinações e tratamento de solicitações inseguras, irrelevantes ou ambíguas
  • Monitoramento do uso, latência, consumo de tokens e custos
  • Preparação das aplicações para implantação, suporte e melhoria iterativa

Workshop de Implementação Prática

  • Construção de uma pequena aplicação end-to-end da OpenAI que combina prompting, saída estruturada, uso de ferramentas e recuperação (retrieval)
  • Análise de decisões de design, problemas comuns e próximos passos práticos para uso em produção

Requisitos

  • Conhecimento dos conceitos de modelos de linguagem grande (LLM) e desenvolvimento de aplicações baseadas em API
  • Experiência trabalhando com APIs REST, JSON e fluxos de trabalho de aplicações orientados por prompting
  • Experiência intermediária em programação em Python, JavaScript ou linguagem semelhante

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 recursos de IA em produção
 7 Horas

Número de participantes


Preço por participante

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