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Programa do Curso

Arquitetura e Design de Aplicações LLM

  • Padrões comuns de aplicações OpenAI para assistentes, copilots e automação de fluxos de trabalho
  • Escolhendo a arquitetura adequada para requisitos de negócios, confiabilidade e experiência do usuário
  • Transição de código protótipo para design de aplicações mantíveis

Prompt Engineering, Contexto e Saídas Estruturadas

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

Uso de Ferramentas e Orquestração de Fluxos de Trabalho

  • Utilizando chamada de funções e fluxos de trabalho habilitados para ferramentas com serviços externos
  • Validando entradas e saídas, lidando com erros e aplicando comportamento de contingência
  • Projetando fluxos de múltiplos passos para tarefas empresariais práticas

Recuperação e Fundamentação de Conhecimento

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

Avaliação, Mecanismos de Segurança (Guardrails) 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 custos
  • Preparando aplicações para implantação, suporte e melhoria iterativa

Oficina de Implementação Prática

  • Construindo uma pequena aplicação OpenAI end-to-end que combina prompt engineering, saída estruturada, uso de ferramentas e recuperação
  • Revisando decisões de design, problemas comuns e próximos passos práticos para uso em produção

Requisitos

  • Conhecimento sobre conceitos de modelos de linguagem grande (LLM) e desenvolvimento de aplicações baseadas em API
  • Experiência trabalhando com APIs REST, JSON e fluxos de trabalho de aplicações orientadas a prompts
  • Experiência intermediária de programação em Python, JavaScript ou linguagem semelhante

Público-Alvo

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

Treinamento Corporativo Personalizado

Soluções de treinamento projetadas exclusivamente para empresas.

  • Conteúdo Personalizado: Adaptamos o programa e os exercícios práticos aos objetivos e necessidades reais do seu projeto.
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Investimento

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