Engenharia de Aplicação LLM com Python e LangChain

A IA generativa está transformando a maneira como criamos software, mas passar de prompts simples para aplicativos de IA prontos para produção requer uma abordagem de engenharia estruturada.Este curso baseado em texto orienta você através dos conceitos fundamentais e padrões práticos necessários para criar sistemas inteligentes e conscientes do contexto. Ao ler as explicações passo a passo e analisar exemplos de código estruturado, você entenderá como conectar modelos de linguagem grandes a fontes de dados externas, gerenciar a memória de conversação e implantar suas soluções como APIs prontas para produção. O que você aprenderá: Entenda a arquitetura central de modelos de linguagem grandes e fundamentos de engenharia rápida; Construa pipelines de geração aumentada de recuperação (RAG) para conectar LLMs com bancos de dados vetoriais; Implemente memória conversacional e gerenciamento de estado usando LangChain e LangGraph; Projete agentes de IA autônomos capazes de uso de ferramentas e Aplique práticas modernas de Python, incluindo sugestões assíncronas/de espera e de tipo, para um desenvolvimento eficiente de API; Configure fluxos de trabalho prontos para produção com cache, registro e monitoramento de desempenho. O curso começa com terminologia essencial de IA e técnicas de prompt fundamentais antes de passar para a construção prática de pipeline, design de agentes e estratégias de implantação final.É projetado para desenvolvedores de Python e entusiastas da tecnologia que procuram entrar no espaço de engenharia de IA, sem experiência prévia em aprendizado de máquina. Comece a ler hoje para dominar os fundamentos do desenvolvimento de aplicativos LLM modernos.