Engenharia de IA
10 conceitos essenciais em ~20 minutos. Do codigo a producao.
LLMs: Os Fundamentos
📌 O ESSENCIAL
LLMs preveem a proxima palavra usando bilhoes de parametros. Temperatura controla aleatoriedade, context window limita memoria. Sao estatisticos, nao inteligentes.
⚡ NA PRATICA
- • GPT-4, Claude, Gemini - cada um com tradeoffs
- • Tokens = unidades de texto (1 token ~4 caracteres)
- • Temperature 0 = deterministico, 1 = criativo
🎯 FACA AGORA
Compare a mesma pergunta no ChatGPT e Claude. Note as diferencas de estilo e conteudo.
💡 DICA DE OURO
LLMs nao sabem o que nao sabem. Sempre valide outputs criticos.
APIs e Integracao
📌 O ESSENCIAL
APIs sao a ponte entre seu codigo e LLMs. REST endpoints, autenticacao via API keys, gerenciamento de rate limits. SDK vs chamadas HTTP diretas.
⚡ NA PRATICA
# Python com OpenAI
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-4",
messages=[{"role": "user", "content": "Ola!"}]
)
🎯 FACA AGORA
Crie uma API key e faca sua primeira chamada via Python ou curl.
💡 DICA DE OURO
Nunca comite API keys no git. Use .env e secrets management.
RAG: Conhecimento Proprio
📌 O ESSENCIAL
RAG (Retrieval Augmented Generation) conecta LLMs aos seus dados. Embeddings + vector database + semantic search = respostas baseadas em documentos internos.
⚡ NA PRATICA
🎯 FACA AGORA
Suba 3 PDFs no ChatGPT e faca perguntas sobre eles. E RAG simplificado.
💡 DICA DE OURO
Chunk size e overlap sao criticos. Teste diferentes valores.
Automacao com IA
📌 O ESSENCIAL
n8n, Make, Zapier - plataformas no-code que integram LLMs com qualquer servico. Email, Slack, planilhas, CRMs. Automacoes que antes exigiam codigo.
⚡ NA PRATICA
🎯 FACA AGORA
Crie um workflow no n8n que resume emails automaticamente.
💡 DICA DE OURO
n8n e self-hosted e gratis. Perfeito para experimentos.
Frameworks de IA
📌 O ESSENCIAL
LangChain, LlamaIndex, Haystack - frameworks que simplificam construcao de aplicacoes com LLMs. Chains, pipelines, tool use, memory - abstratos e reutilizaveis.
⚡ NA PRATICA
🎯 FACA AGORA
Siga o quickstart do LangChain e crie um chatbot em 15 minutos.
💡 DICA DE OURO
Frameworks evoluem rapido. Foque em conceitos, nao em APIs especificas.
Agentes de IA
📌 O ESSENCIAL
Agentes percebem, decidem e agem autonomamente. Usam ferramentas, planejam tarefas, mantêm memoria. O proximo nivel apos chatbots simples.
⚡ NA PRATICA
🎯 FACA AGORA
Crie um agente LangChain que busca na web e responde perguntas.
💡 DICA DE OURO
Agentes precisam de guardrails. Limite escopo para evitar problemas.
Prompt Engineering Pro
📌 O ESSENCIAL
Chain-of-Thought, Tree-of-Thoughts, Few-Shot, Self-Consistency. Tecnicas avancadas que extraem o maximo dos LLMs para raciocinio complexo.
⚡ NA PRATICA
🎯 FACA AGORA
Adicione "Let's think step by step" a um problema complexo e compare.
💡 DICA DE OURO
Structured output (JSON) + schema = parsing confiavel.
Metricas e Avaliacao
📌 O ESSENCIAL
Nao da para melhorar o que nao se mede. KPIs de negocio + metricas tecnicas + A/B testing = melhoria continua baseada em dados.
⚡ NA PRATICA
🎯 FACA AGORA
Defina 3 KPIs para medir sucesso da sua proxima aplicacao IA.
💡 DICA DE OURO
LLM-as-judge: use IA para avaliar outputs de IA em escala.
Deploy em Producao
📌 O ESSENCIAL
Docker, Kubernetes, serverless. Seguranca, compliance, CI/CD. Producao exige confiabilidade que POCs nao precisam.
⚡ NA PRATICA
Docker para empacotamento
K8s para orquestracao
Lambda/Cloud Functions
Secrets + rate limiting
🎯 FACA AGORA
Dockerize uma aplicacao LangChain simples e rode localmente.
💡 DICA DE OURO
Canary deployments: libere para 5% dos usuarios antes de 100%.
Gestao de Projetos IA
📌 O ESSENCIAL
Agile adaptado para IA: sprints experimentais, pivots rapidos, gestao de incerteza. De POC a producao sem morrer no meio do caminho.
⚡ PROXIMOS PASSOS
🏆 RESULTADO ESPERADO
Em 30 dias, voce tera uma aplicacao IA em producao, com metricas, pronta para escalar.
💡 DICA DE OURO
Ship fast, iterate faster. Perfeicao e inimiga do bom.
Quer se aprofundar?
Veja o conteudo completo da Trilha 2