RAG Corporativo Governado com LLMs Open Source

Tire a IA do ambiente de teste e transforme-a em um Ativo de Produção com SLA

Pare de tratar Inteligência Artificial como um experimento isolado. Capacite sua equipe para construir uma plataforma de MLOps robusta e independente. Do versionamento de dados com MLflow ao deploy canário em Kubernetes, garanta observabilidade total, detecção de drift e governança rigorosa.

O treinamento definitivo para empresas que exigem disponibilidade, segurança e soberania sobre seus modelos de dados.

Curso disponível apenas para turmas fechadas de empresas.

Modalidade: Presencial ou Online Ao Vivo.

60h de imersão avançada — O curso de RAG mais profundo do mercado mundial.

A Armadilha do RAG
sem Governança

Implementar RAG com ferramentas prontas e nuvens públicas pode criar passivos jurídicos imediatos. Sua empresa está exposta a isso?

Vazamento de Privacidade:

O sistema recupera documentos que o usuário não deveria ver? (Ex: Salários, dados médicos, contratos sigilosos).

Alucinação sem Rastro:

A IA inventa respostas e você não consegue auditar de qual página ou parágrafo aquela informação veio.

Vácuo de Compliance:

Como garantir ao regulador (BACEN/LGPD) que dados sensíveis não estão sendo processados em servidores externos sem controle?

Degradação de Qualidade:

Você atualiza o modelo ou o banco de dados e a precisão cai, mas você não tem métricas para detectar a regressão.

Mais que um Treinamento, um Acelerador Institucional

Nós ensinamos a construir uma plataforma de conhecimento que respeita a hierarquia e a segurança da sua organização.

Arquitetura PostgreSQL + pgvector:

Use o banco de dados mais confiável do mundo para busca vetorial híbrida, sem depender de "vector databases" da moda.

Audit Trail e Evidências:

Cada resposta acompanha o caminho completo da fonte, com citações, data de validade do documento e hash de integridade.

Segurança em Nível de Fragmento (Chunk):

Controle de acesso granular integrado ao seu Active Directory/LDAP. O sistema só "lê" o que o usuário tem permissão para acessar.

Avaliação Científica (RAGAS):

Implemente um pipeline de avaliação automatizado que bloqueia o deploy se a fidelidade (faithfulness) da resposta diminuir.

O que só a 4Linux entrega:

RAG com Rastro de Auditoria (Evidence-Based):

Não entregamos apenas uma resposta de texto. Ensinamos seu time a construir um objeto de evidência completo: a resposta da IA é vinculada ao parágrafo exato, página e hash do documento original. Se a IA falou,ela prova de onde tirou.

Busca Híbrida em PostgreSQL Puro (pgvector):

Esqueça a dependência de Vector Databases de terceiros que inflam o custo e a complexidade. Ensinamos a extrair performance máxima do PostgreSQL com busca vetorial + busca textual clássica, mantendo a consistência dos dados que seu time já conhece.

Pentest e Hardening de LLM:

O único curso que inclui um Módulo de Segurança Ofensiva. Seu time aprende a atacar o próprio RAG com Prompt Injection para implementar defesas contra extração de documentos sigilosos e contaminação de índice.

Framework RAGAS de Qualidade:

Implementamos métricas científicas de fidelidade (Faithfulness) e precisão de contexto. Se o modelo começar a "inventar" ou ignorar fontes, o pipeline de CI/CD bloqueia o deploy automaticamente.

Controle de Acesso Granular (ACL):

Ensinamos como integrar a permissão de documentos do seu Active Directory/LDAP diretamente na busca vetorial. O usuário só recebe respostas baseadas em arquivos que ele tem permissão legal para ler.

O que sua equipe vai dominar

Engenharia de RAG de Alta Fidelidade: Do dado bruto à resposta auditável: a jornada completa da inteligência corporativa governada.

Conheça a trilha que transformará seu time em uma unidade de elite em IA:

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

Não invista no escuro. Entenda como cada hora deste treinamento se paga.

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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.

Plataforma RAG Operacional:

Seu time não sai apenas com teoria; ele entrega uma plataforma operando em Kubernetes, integrada ao PostgreSQL, pronta para uso corporativo.

Pacote de Governança e Pentest:

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.

Framework de Avaliação Científica:

Implementação de pipelines de RAGAS para garantir que a IA nunca pare de ser precisa e nunca comece a alucinar.

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