Programa do Curso

Arquitetura e Projeto de Aplicações de LLM

  • Padrões comuns de aplicações da OpenAI para assistentes, copilotos e automação de fluxos de trabalho
  • Escolhendo a arquitetura certa para requisitos de negócios, confiabilidade e experiência do usuário
  • Transição de código de protótipo para design de aplicação sustentável

Prompting, Contexto e Saídas Estruturadas

  • Estruturando instruções do sistema, do usuário e do desenvolvedor para comportamento previsível
  • Projetando prompts para consistência, controle de tarefas e respostas mais claras
  • Utilizando saídas estruturadas para apoiar a lógica de aplicações subsequentes
  • Gerenciando janelas de contexto, estado da conversa e qualidade da resposta

Uso de Ferramentas e Orquestração de Fluxos de Trabalho

  • Utilizando chamadas de função e fluxos de trabalho habilitados para ferramentas com serviços externos
  • Validando entradas e saídas, tratando erros e aplicando comportamentos de fallback
  • Projetando fluxos de múltiplas etapas para tarefas práticas de negócios

Recuperação e Fundamentação do Conhecimento

  • Identificando quando a geração aumentada por recuperação é adequada
  • Preparando documentos e fragmentando conteúdo para recuperação útil
  • Recuperando contexto relevante e fundamentando respostas em fontes confiáveis

Avaliação, Barreiras de Segurança e Prontidão Operacional

  • Definindo critérios de qualidade e testando fluxos de trabalho contra resultados esperados
  • Reduzindo alucinações e lidando com solicitações inseguras, irrelevantes ou ambíguas
  • Monitorando uso, latência, consumo de tokens e custo
  • Preparando aplicações para implantação, suporte e melhoria iterativa

Workshop de Implementação Prática

  • Construindo uma pequena aplicação completa da OpenAI que combine prompting, saída estruturada, uso de ferramentas e recuperação
  • Revisando decisões de design, problemas comuns e próximos passos práticos para uso em produção

Requisitos

  • Familiaridade com conceitos de modelos de linguagem grandes e desenvolvimento de aplicações baseadas em API
  • Experiência no trabalho com APIs REST, JSON e fluxos de trabalho de aplicações orientados a prompts
  • Experiência intermediária em programação em Python, JavaScript ou linguagem similar

Público-alvo

  • Desenvolvedores de software construindo aplicações impulsionadas por LLM
  • Engenheiros de IA e líderes técnicos projetando soluções baseadas na OpenAI
  • Equipes de produto e arquitetos de soluções responsáveis por funcionalidades de IA em produção
 7 Horas

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