Construa e Implante Aplicações LLM que Funcionam em Escala
Modelos de linguagem grandes são úteis apenas quando executados de forma confiável em produção. Esta trilha cobre a pilha completa de técnicas que tornam aplicações com LLM rápidas, precisas e econômicas: Retrieval-Augmented Generation, bancos de dados vetoriais, cache de respostas e padrões de implantação em produção. O foco é inteiramente prático — cada conceito mapeia diretamente para código que você escreveria em um sistema real.
O que Você Aprenderá
Você começará com fundamentos de RAG e aprenderá a conectar um LLM a um pipeline de recuperação que busca contexto relevante no momento da consulta. A partir daí, você configurará e consultará bancos de dados vetoriais, implementará camadas de cache que reduzem latência e custos de API, e construirá pipelines robustos de ingestão e pré-processamento de dados. Os cursos posteriores cobrem metodologias de avaliação e testes para sistemas RAG, Técnicas Avançadas de RAG para precisão e recall, e Segurança e Confiabilidade em Produção com LLM — incluindo rate limiting, failover e defesas contra injeção de prompt.
O Caminho de Aprendizado
Doze cursos cobrem de B1 até C2. O primeiro curso, Introdução à Produção LLM e Fundamentos de RAG, é gratuito e estabelece o modelo mental. Os cursos B1–B2 constroem o pipeline funcional: sua primeira aplicação RAG, integração com banco de dados vetorial, cache, pré-processamento de dados e avaliação. Os cursos C1 elevam o padrão com Técnicas Avançadas de RAG para Desempenho Aprimorado, Otimizando Desempenho e Eficiência de Custos em RAG e Estratégias de Implantação em Produção para Aplicações LLM. A trilha termina em C2 com Escalando e Monitorando Aplicações LLM, cobrindo carga distribuída, observabilidade e alertas para sistemas em produção.
Como Funciona
Cada curso é dividido em aulas curtas e práticas que você conclui no editor integrado com feedback em tempo real e um tutor de IA disponível quando você fica preso. Os exercícios usam dados realistas e configurações de serviço para que o que você pratica reflita o que sistemas de produção realmente exigem.