Curso de Building Secure and Responsible LLM Applications
A segurança de aplicações LLM é a disciplina de projetar, construir e manter sistemas seguros, confiáveis e compatíveis com políticas usando modelos de linguagem grandes.
Esta formação ao vivo (online ou presencial) conduzida por um instrutor está direcionada para desenvolvedores de IA intermediários a avançados, arquitetos e gerentes de produtos que desejam identificar e mitigar riscos associados às aplicações impulsionadas por LLM, incluindo injeção de prompt, vazamento de dados e saída não filtrada, enquanto incorpora controles de segurança como validação de entrada, supervisão humana no loop e barreiras de saída.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender as vulnerabilidades principais dos sistemas baseados em LLM.
- Aplique princípios de design seguro à arquitetura de aplicativos LLM.
- Use ferramentas como Guardrails AI e LangChain para validação, filtragem e segurança.
- Incorpore técnicas como sandboxing, red teaming e revisão humana no loop em pipelines de produção.
Formato do Curso
- Aula interativa e discussão.
- Muitos exercícios e prática.
- Implementação prática em um ambiente de laboratório ao vivo.
Opções de Personalização do Curso
- Para solicitar uma formação personalizada para este curso, entre em contato conosco para agendar.
Programa do Curso
Visão Geral da Arquitetura de LLM e Superfície de Ataque
- Como os LLMs são construídos, implantados e acessados via APIs
- Componentes-chave nas pilhas de aplicativos LLM (por exemplo, prompts, agentes, memória, APIs)
- Onde e como problemas de segurança surgem no uso real
Injeção de Prompt e Ataques de Liberação
- O que é injeção de prompt e por que é perigoso
- Cenários de injeção direta e indireta de prompts
- Técnicas de liberação para contornar filtros de segurança
- Estratégias de detecção e mitigação
Vazamento de Dados e Riscos à Privacidade
- Exposição acidental de dados através das respostas
- Fugas de PII e uso indevido da memória do modelo
- Diseño de prompts conscientes da privacidade e geração auxiliada por recuperação (RAG)
Filtragem e Proteção de Saída de LLM
- Usando Guardrails AI para filtragem e validação de conteúdo
- Definindo esquemas e restrições de saída
- Monitoramento e registro de saídas inseguras
Abordagens Human-in-the-Loop e Fluxo de Trabalho
- Onde e quando introduzir supervisão humana
- Filas de aprovação, limiares de pontuação, tratamento de falhas
- Acalibragem da confiança e o papel da explicabilidade
Aplicativo LLM Seguro Design Patterns
- Mínimos privilégios e areno para chamadas de API e agentes
- Limite de taxa, controle de fluxo e detecção de abuso
- Cadeias robustas com LangChain e isolamento de prompts
Conformidade, Registro e Governança Go
- Garantindo a auditoria das saídas do LLM
- Mantendo rastreabilidade e controle de versão de prompt
- Alinhando com políticas internas de segurança e necessidades regulatórias
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão de modelos de linguagem grandes e interfaces baseadas em prompts
- Experiência na construção de aplicações LLM usando Python
- Familiaridade com integrações API e implantações baseadas em nuvem
Público-Alvo
- Desenvolvedores de IA
- Arquitetos de aplicativos e soluções
- Gestores técnicos de produtos que trabalham com ferramentas LLM
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
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- Configurar e usar o Google Gemini AI para gerar e otimizar o conteúdo.
- Aplique transformações de texto para texto para produzir conteúdo criativo e original.
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By the end of this training, participants will be able to:
- Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
- Generate original and creative content using Gemini.
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No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
- Entenda os recursos e casos de uso do Claude AI.
- Configure e interaja com o Claude AI de forma eficaz.
- Automatize os fluxos de trabalho de negócios com a IA de conversação.
- Melhore o envolvimento e o suporte do cliente usando soluções orientadas por IA.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 HorasLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 HorasLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Introdução ao Ollama: Executando modelos locais de IA
7 HorasEsta formação ao vivo, presencial ou online, é direcionada a profissionais de nível iniciante que desejam instalar, configurar e usar Ollama para executar modelos AI em suas máquinas locais.
Ao final desta formação, os participantes serão capazes de:
- Compreender os fundamentos do Ollama e suas capacidades.
- Configurar o Ollama para executar modelos AI locais.
- Deployear e interagir com LLMs usando o Ollama.
- Otimizar desempenho e uso de recursos para cargas de trabalho AI.
- Explorar casos de uso para deploy local de IA em diversas indústrias.