Modalidade: Presencial ou Online Ao Vivo.
60h de imersão avançada — O curso de RAG mais profundo do mercado mundial.
O sistema recupera documentos que o usuário não deveria ver? (Ex: Salários, dados médicos, contratos sigilosos).
A IA inventa respostas e você não consegue auditar de qual página ou parágrafo aquela informação veio.
Como garantir ao regulador (BACEN/LGPD) que dados sensíveis não estão sendo processados em servidores externos sem controle?
Você atualiza o modelo ou o banco de dados e a precisão cai, mas você não tem métricas para detectar a regressão.
Use o banco de dados mais confiável do mundo para busca vetorial híbrida, sem depender de "vector databases" da moda.
Cada resposta acompanha o caminho completo da fonte, com citações, data de validade do documento e hash de integridade.
Controle de acesso granular integrado ao seu Active Directory/LDAP. O sistema só "lê" o que o usuário tem permissão para acessar.
Implemente um pipeline de avaliação automatizado que bloqueia o deploy se a fidelidade (faithfulness) da resposta diminuir.
Engenharia de RAG de Alta Fidelidade: Do dado bruto à resposta auditável: a jornada completa da inteligência corporativa governada.
Por que RAG existe
O espectro de maturidade de RAG
As 6 dimensões do RAG corporativo
Casos de uso por setor regulado
Anti-padrões de RAG em produção
Framework de avaliação de RAG corporativo
Critérios de seleção de LLMs para RAG em ambientes regulados
Testes de capacidade de instrução
Modelos de embedding para RAG em PT-BR
Quantização em profundidade
Configuração de parâmetros de geração para RAG
Teste de regressão de modelo
RAG como plataforma, não como aplicação
Contratos de interface entre componentes
Padrões de resiliência
Multi-tenancy em RAG
Estratégias de cache para RAG
Observabilidade de plataforma
Diversidade de fontes corporativas
OCR para documentos corporativos
Estratégias avançadas de chunking comparadas
Metadados de rastreabilidade por chunk
Versionamento de documentos e invalidação de índice
Qualidade de ingestão
pgvector em produção
Modelagem avançada para RAG
Índices vetoriais em profundidade
Busca híbrida avançada
Performance tuning para cargas vetoriaisOperações de manutenção
Alta disponibilidade
O que significa rastreabilidade em RAG
Estrutura de evidências por resposta
Audit trail de interações
LGPD em RAG com dados pessoais
Controle de fontes autorizadas
Respostas com responsabilidade definida
Framework de avaliação de RAG
Golden datasets corporativos
LLM-as-judge em produção
Avaliação de regressão
Feedback humano integrado
Integração do eval pipeline com MLOps
Modelo de ameaça específico de RAG
Controle de acesso em nível de chunk
Integração com identidade corporativa
Defesa contra prompt injection
Proteção contra vazamento por canal lateral
Logging de segurança
comportamento anômalo
Testes de penetração em RAG
Arquitetura de microserviços para RAG em Kubernetes
Versionamento de índice vetorial
Monitoramento específico de RAG
Integração com pipeline de MLOps
Custo operacional de plataforma RAG
Planejamento de capacidade
Padrões arquiteturais enterprise de RAG
RAG agentic
Estratégias de adoção organizacional
Arquitetura de referência por setor
Gestão de expectativas
Na 4Linux, não entregamos apenas certificados. Entregamos equipes prontas para arquitetar o futuro da IA com independência. Onde outros veem "ferramentas de moda", nós aplicamos 25 anos de rigor em infraestrutura Open Source. Se o seu projeto de IA não pode falhar, ele precisa da base sólida que só quem domina o código aberto pode oferecer.
Seu time não sai apenas com teoria; ele entrega uma plataforma operando em Kubernetes, integrada ao PostgreSQL, pronta para uso corporativo.
Saia com o relatório de segurança (Red Teaming) e a política de governança de dados para IA, prontos para serem apresentados ao seu DPO e Jurídico.
Implementação de pipelines de RAGAS para garantir que a IA nunca pare de ser precisa e nunca comece a alucinar.
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