Construindo Sistemas RAG: Busca, Reranking e Avaliação

À medida que Large Language Models (LLMs) transformam o desenvolvimento de software, a habilidade de conectá-los a dados personalizados está se tornando uma competência crítica. Retrieval-Augmented Generation (RAG) é o padrão da indústria para tornar as respostas de IA precisas e conscientes do contexto. Este curso baseado em texto guia você na construção de um sistema RAG do zero. Você começará com a terminologia central de IA e busca vetorial, progredindo então para a implementação de busca híbrida, aplicação de técnicas de reranking e avaliação da qualidade das respostas do seu sistema usando padrões modernos de Python. O que você aprenderá: - Entender os conceitos fundamentais de Retrieval-Augmented Generation e modelos de embedding. - Construir pipelines de dados personalizados para preparar e ingerir texto em bancos de dados vetoriais modernos. - Implementar estratégias de busca híbrida combinando recuperação por palavra-chave e semântica. - Aplicar algoritmos de reranking para melhorar a relevância do contexto recuperado. - Avaliar a precisão e a qualidade das respostas geradas por LLM usando métricas atuais da indústria. - Praticar a integração de fundamentos de prompt engineering para otimizar os resultados de IA. O currículo flui logicamente de definições básicas e conceitos centrais de IA para etapas práticas de implementação. Você lerá explicações claras e estudará trechos de código bem estruturados para construir seu entendimento sobre a integração moderna de backend de IA. Projetado para iniciantes e desenvolvedores com conhecimento básico de programação, este curso não exige experiência prévia em machine learning. Comece a ler hoje para construir suas habilidades fundamentais em Retrieval-Augmented Generation.