Engenharia LLM: Prompt, Tuning e Recuperação Fundamentos

Integrar modelos de linguagem grandes em aplicativos do mundo real requer mais do que apenas chamadas básicas de API; exige engenharia confiável e escalável. Os desenvolvedores precisam entender como estruturar prompts, recuperar contexto dinamicamente e adaptar modelos para domínios de negócios específicos. Este curso somente de texto orienta você através dos principais padrões arquitetônicos da engenharia LLM, fazendo a transição de você escrever prompts simples para projetar sistemas robustos e orientados a recuperação que geram saídas previsíveis e de alta qualidade. O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos de LLM, tokenização e arquiteturas de modelos fundamentais. - Aplique técnicas avançadas de engenharia rápida para orientar o comportamento do modelo de forma confiável. - Configurar sistemas de geração aumentada de recuperação (RAG) usando bancos de dados vetoriais. - Avalie quando usar o ajuste fino versus as estratégias de solicitação e recuperação. - Projete arquiteturas escaláveis que gerenciem latência, custos e limitações de API. - Implementar estruturas de avaliação modernas para medir e monitorar o desempenho do sistema. Você começará com definições fundamentais e terminologia-chave antes de explorar padrões arquitetônicos práticos. O material progride logicamente de estruturas básicas de solicitação para pipelines de recuperação complexos e fluxos de trabalho de ajuste. Este curso é projetado para desenvolvedores de software, profissionais de dados e aspirantes a engenheiros de IA que são novos na construção de sistemas de produção com modelos de linguagem grandes. Não é necessária experiência prévia com machine learning. Comece a criar sistemas de IA estáveis e de nível de produção hoje mesmo.