RAG com Python: Hybrid Search, Reranking e Rewriting

Modelos de linguagem de grande porte são poderosos, mas muitas vezes carecem de acesso aos seus dados específicos. Retrieval-Augmented Generation (RAG) preenche essa lacuna, permitindo que você conecte IA a bases de conhecimento personalizadas. Neste curso baseado em texto, você explorará como construir sistemas RAG robustos usando Python. Começando com conceitos fundamentais, você progredirá para a implementação de técnicas modernas como hybrid search, reranking de resultados e rewriting de consultas para melhorar drasticamente a precisão das respostas da IA. O que você aprenderá: Entender a arquitetura principal e a terminologia de Retrieval-Augmented Generation; Construir pipelines RAG fundamentais usando Python e LangChain; Implementar bancos de dados vetoriais para armazenar e recuperar embeddings de documentos; Aplicar técnicas de hybrid search combinando busca por palavras-chave e recuperação semântica; Melhorar a precisão da IA usando padrões de reranking de resultados e rewriting de consultas; Explorar conceitos modernos de Agentic AI para recuperação autônoma de dados. O curso começa com definições claras da terminologia de IA antes de passar para implementações práticas em Python. Você lerá explicações detalhadas, examinará trechos de código e praticará a construção de sistemas de recuperação de IA baseados em texto passo a passo. Este curso foi desenvolvido para iniciantes e desenvolvedores aspirantes; não é necessária experiência prévia com machine learning avançado. Comece a ler hoje para desbloquear o poder do RAG moderno e construir aplicações orientadas a dados mais inteligentes.