Engenharia de Ecossistemas de IA Generativa (GenAI Ops & Agentic Workflows)

Enquanto a maioria das formações foca em 'como usar prompts' ou 'como criar um chatbot simples', esta formação preenche a lacuna crítica de infraestrutura e orquestração. O foco é transformar modelos de linguagem em sistemas autônomos e produtivos, abordando a transição do chat para Agentes Inteligentes, implementação de RAG Avançado (GraphRAG), governança de LLMOps e a integração de fluxos de trabalho agenticos que resolvem problemas de negócio complexos sem supervisão constante.

Módulo 1: Fundamentos de LLMs e a Nova Camada de Software

Compreensão profunda da arquitetura de Transformers e a mudança de paradigma do desenvolvimento determinístico para o probabilístico.

1. Arquitetura de Transformers e Mecanismos de Atenção QUEUED
2. Tokenização, Context Window e Limitações de Memória QUEUED
3. Comparativo de Modelos: Proprietary vs Open Source (Llama 3, Mistral, GPT-4) QUEUED
4. A Anatomia de um Prompt de Engenharia de Sistema QUEUED

Módulo 2: RAG Avançado e Gestão de Conhecimento

Indo além do RAG básico para implementar sistemas de recuperação de alta precisão e baixa alucinação.

1. Embeddings e Bancos de Dados Vetoriais (Pinecone, Milvus, Weaviate) QUEUED
2. Estratégias de Chunking Semântico e Recursivo QUEUED
3. Hybrid Search: Combinando Busca Vetorial e Keyword Search QUEUED
4. GraphRAG: Integrando Knowledge Graphs para Contexto Complexo QUEUED
5. Re-ranking e Filtragem de Documentos para Redução de Ruído QUEUED

Módulo 3: Orquestração de Agentes e Workflows Agenticos

Construção de sistemas onde a IA não apenas responde, mas executa tarefas através de ferramentas e raciocínio iterativo.

1. Introdução a Frameworks de Orquestração: LangChain e LangGraph QUEUED
2. ReAct Pattern: Reasoning and Acting QUEUED
3. Multi-Agent Systems: Colaboração entre Agentes Especialistas QUEUED
4. Implementação de Tool Calling e Function Calling QUEUED
5. Gestão de Estado e Memória de Longo Prazo em Agentes QUEUED

Módulo 4: LLMOps: Ciclo de Vida e Deploy de Modelos

A aplicação de práticas de DevOps aplicadas a modelos de linguagem para garantir escalabilidade e estabilidade.

1. Pipeline de CI/CD para Aplicações de GenAI QUEUED
2. Prompt Versioning e Gestão de Prompts como Código QUEUED
3. Caching de Respostas e Otimização de Latência QUEUED
4. Monitoramento de Drift e Alucinações em Produção QUEUED
5. Estratégias de Deployment: Serverless vs Dedicated GPU QUEUED

Módulo 5: Fine-Tuning e Especialização de Modelos

Quando e como treinar modelos para nichos específicos, otimizando performance e custo.

1. Fine-Tuning vs RAG: Quando usar cada abordagem QUEUED
2. PEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) e LoRA QUEUED
3. Quantização de Modelos para Execução Local QUEUED
4. Curadoria de Datasets para Instrução (Instruction Tuning) QUEUED
5. RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) QUEUED

Módulo 6: Avaliação e Benchmarking de Sistemas de IA

Métricas rigorosas para validar se a IA está realmente entregando o valor esperado.

1. Métricas de Avaliação: ROUGE, BLEU e G-Eval QUEUED
2. LLM-as-a-Judge: Usando Modelos Superiores para Validar Saídas QUEUED
3. Criação de Golden Datasets para Testes de Regressão QUEUED
4. Testes de Stress e Red Teaming para Segurança de Prompt QUEUED

Módulo 7: Ética, Segurança e Governança de IA

Implementação de camadas de proteção e conformidade legal e ética.

1. Mitigação de Prompt Injection e Jailbreaking QUEUED
2. Implementação de Guardrails (Nvidia NeMo Guardrails, Llama Guard) QUEUED
3. Privacidade de Dados e LGPD em Aplicações de IA QUEUED
4. Transparência e Explicabilidade de Decisões da IA QUEUED

Módulo 8: Projeto Final: Construção de um Ecossistema Agentico

Desenvolvimento de um produto real integrando todas as camadas aprendidas.

1. Definição do Problema e Arquitetura do Sistema QUEUED
2. Implementação da Camada de Dados e Recuperação QUEUED
3. Desenvolvimento do Orquestrador de Agentes QUEUED
4. Implementação de Monitoramento e Guardrails QUEUED
5. Apresentação e Validação de Métricas de Sucesso QUEUED