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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