Cert.IA - Certificação em Inteligência ArtificialCert.IA
R$ 5,10
50h

Engenharia de Contexto e RAG

Dê memória e conhecimento à IA: contexto, embeddings, vector DBs e RAG do conceito à implantação corporativa segura.

Curso aprofundado em Engenharia de Contexto e Retrieval-Augmented Generation. Cobre janela de contexto, lost in the middle, RAG do zero, embeddings na prática, vector DBs comparados (pgvector, Supabase Vector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB), chunking, hybrid search, reranking, compressão de contexto, memória de conversa, avaliação de RAG (Ragas, TruLens), LGPD e orquestradores. Projeto final: RAG ponta-a-ponta com Supabase + pgvector + reranker + avaliação.

R$ 5,10

Acesso vitalício + certificado.

50h de conteúdo
Quizzes por tópico
Prova final + certificado
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Conteúdo do curso

Módulo 1

O que é contexto

Por que o contexto é o gargalo de qualidade dos LLMs.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 2

Janela de contexto

Trade-offs de custo, latência e o problema "lost in the middle".

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 3

RAG do zero

Indexar → consultar → recuperar → gerar.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 4

Embeddings na prática

Escolha de modelo, normalização e métricas.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 5

Vector DBs comparados

pgvector, Supabase Vector, Pinecone, Weaviate, Qdrant, ChromaDB.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 6

Chunking

Estratégias (fixo, semântico, recursivo), overlap e casos reais.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 7

Retrieval avançado

Hybrid search, BM25 + dense e reranking (Cohere, BGE).

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 8

Compressão de contexto

Sumarização, filtragem e map-reduce.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 9

Memória de conversa

Curto prazo, longo prazo e perfis de usuário.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Memória de Conversa: Estratégias e Implementações
  • Estratégias Avançadas e Desafios na Memória de Conversa
Módulo 10

Avaliação de RAG

Faithfulness, answer relevance, context precision (Ragas, TruLens).

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 11

Segurança e LGPD

Boas práticas em bases de conhecimento privadas.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aprofundamento e técnicas
  • Aplicação prática
Módulo 12

Orquestradores

LangChain, LlamaIndex e Semantic Kernel — quando usar cada um.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Orquestradores: Frameworks e Implementações Populares
  • Abordagens Avançadas em Orquestração de RAG
Módulo 13

Projeto final

RAG ponta-a-ponta com Supabase + pgvector + reranker + avaliação.

3 aulas
  • Conceitos fundamentais
  • Aula 2: Estruturando o Projeto e Escolhendo Ferramentas
  • Aula 3: Implementando seu Projeto Final: Da Teoria à Prática com RAG