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Nível Técnico
35-45 horas de conteúdo
Aplicações práticas para profissionais. Domine técnicas avançadas, RAG e contexto.
Módulo 3
8-10 horas
Técnicas Intermediárias
Decomposição de tarefas, chaining e técnicas de formatação avançada.
Tópicos:
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O que é: Quebrar problemas complexos em subtarefas menores e mais gerenciáveis.
Por que usar: Melhora a precisão e permite que o LLM processe cada parte com foco total.
Exemplo: Em vez de "Crie um relatório completo", use: "1. Liste os dados, 2. Analise tendências, 3. Crie conclusões".
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O que é: Conectar múltiplos prompts em sequência, usando a saída de um como entrada do próximo.
Por que usar: Permite fluxos de trabalho complexos e processamento em etapas.
Exemplo: Prompt 1: Extrair dados → Prompt 2: Analisar → Prompt 3: Gerar relatório.
Módulo 4
10-12 horas
Técnicas Avançadas
Structured outputs, long context, multimodal e otimizações específicas.
Tópicos:
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O que é: Forçar o modelo a retornar dados em formatos estruturados como JSON ou XML.
Por que usar: Facilita parsing e integração com sistemas.
Exemplo: "Retorne no formato: {'nome': 'João', 'idade': 30}".
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O que é: Técnicas para trabalhar com janelas de contexto grandes (100k+ tokens).
Por que usar: Processar documentos longos sem perder informação.
Técnicas: Chunking, summarization, indexing estratégico.
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O que é: Prompts que combinam texto com imagens, áudio ou vídeo.
Por que usar: Análise de imagens, OCR, descrições visuais.
Exemplo: "Analise esta imagem e descreva os elementos principais".
Módulo 5
8-10 horas
Engenharia de Contexto e RAG
Context optimization, RAG, vector databases e memory hierarchies.
Tópicos:
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O que é: Estruturar e organizar informações dentro da janela de contexto.
Por que usar: Maximizar uso eficiente do contexto disponível.
Técnicas: Priorização, chunking semântico, context stuffing.
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O que é: Combinar LLMs com busca em bases de conhecimento externas.
Por que usar: Respostas baseadas em dados específicos e atualizados.
Componentes: Embedding, Vector DB, Retrieval, Generation.
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O que é: Bancos de dados otimizados para busca por similaridade semântica.
Por que usar: Recuperação eficiente de informações relevantes.
Exemplos: Pinecone, Weaviate, ChromaDB, Qdrant.
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O que é: Representações vetoriais de texto para busca semântica.
Por que usar: Encontrar documentos similares baseado em significado.
Técnicas: Cosine similarity, dense retrieval, reranking.
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