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Programa do Curso
Introdução ao LangGraph e Conceitos de Grafos
- Por que usar grafos para aplicações de LLM: orquestração vs. cadeias simples
- Nós, arestas e estado no LangGraph
- Olá, LangGraph: o primeiro grafo executável
Gerenciamento de Estado e Cadeia de Prompts
- Design de prompts como nós em um grafo
- Passagem de estado entre nós e processamento de saídas
- Padrões de memória: contexto de curto prazo vs. persistido
Branching (Ramificação), Controle de Fluxo e Tratamento de Erros
- Roteamento condicional e fluxos de trabalho de múltiplos caminhos
- Novas tentativas (retries), tempos limite (timeouts) e estratégias de recurso (fallback)
- Idempotência e reexecuções seguras
Ferramentas e Integrações Externas
- Chamadas de funções/ferramentas a partir de nós do grafo
- Chamadas de APIs REST e serviços dentro do grafo
- Trabalhando com saídas estruturadas
Fluxos de Trabalho Aumentados por Recuperação (RAG)
- Introdução à ingestão de documentos e fragmentação (chunking)
- Embeddings e lojas vetoriais (ex.: ChromaDB)
- Respostas fundamentadas com citações
Testes, Depuração e Avaliação
- Testes de unidade para nós e caminhos
- Rastreio (tracing) e observabilidade
- Verificações de qualidade: factualidade, segurança e determinismo
Fundamentos de Empacotamento e Implantação
- Configuração de ambiente e gerenciamento de dependências
- Servindo grafos através de APIs
- Versionamento de fluxos de trabalho e atualizações graduals (rolling updates)
Resumo e Próximos Passos
Requisitos
- Compreensão da programação básica em Python
- Experiência com APIs REST ou ferramentas de linha de comando (CLI)
- Conhecimento de conceitos de LLM e fundamentos de engenharia de prompt
Público-Alvo
- Desenvolvedores e engenheiros de software que estão iniciando na orquestração de LLM baseada em grafo
- Engenheiros de prompt e novos no campo de IA que estão construindo aplicações de LLM em múltiplas etapas
- Profissionais de dados que estão explorando a automação de fluxos de trabalho com LLMs
14 Horas
Treinamento Corporativo Personalizado
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