Público
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Para equipes técnicas com bases de programação e arquitetura de software.
Técnico · Programa, resultados e pré-requisitos
RAG Engineering para sistemas AI confiáveis
Curso corporativo prático para aplicar IA a RAG engineering, com exercícios sobre trabalho realista, materiais reutilizáveis e critérios claros de governança.
O problema que resolve
O problema que resolve
Muitas empresas abordam RAG engineering por experimentos dispersos: algumas instruções, alguns usuários entusiasmados e muitas dúvidas sobre dados, qualidade e responsabilidade. O curso transforma essa incerteza em método operacional. Os participantes trabalham em cenários realistas, aprendem onde a IA ajuda, onde a revisão humana continua essencial e como repetir a prática na empresa.
- Duração
- 5 horas, 2 sessões de 2,5 horas
- Modalidade
- Laboratório presencial ou online, com exercícios guiados e materiais adaptados ao cliente.
- Perfil
- Para equipes técnicas com bases de programação e arquitetura de software.
- Entrega final
- Canvas operacional para RAG engineering.
Quando escolher
Quando escolher
Escolher este curso quando a empresa quer avançar de forma concreta em RAG engineering e precisa de formação que produza fluxos de trabalho utilizáveis, não teoria abstrata.
Resultados concretos
Resultados concretos
- Mapear o trabalho e as decisões onde a IA pode reduzir atrito.
- Construir instruções, checklists e critérios de revisão.
- Identificar limites de dados, privacidade e responsabilidade.
- Criar exemplos reutilizáveis para a equipe.
- Definir próximos passos de adoção e governança.
Programa
Programa
- 1Arquitetura e requisitos
Objetivos, limites, dados, serviços e hipóteses de risco.
- 2Construção e integração
Fluxos técnicos, interfaces, contexto, permissões e testes.
- 3Avaliação e qualidade
Métricas, revisão, testes de regressão e modos de falha.
- 4Produção e governança
Monitoramento, segurança, auditoria, custos e manutenção.
Exercícios práticos
Exercícios práticos
- Mapear um processo realista ligado a RAG engineering.
- Criar resultados assistidos por IA e revisá-los criticamente.
- Definir pontos de escalonamento e revisão humana.
- Construir uma checklist reutilizável para o trabalho diário.
Materiais entregues
Materiais entregues
- Canvas operacional para RAG engineering.
- Modelos de instruções.
- Checklist de qualidade e privacidade.
- Matriz risco/controle.
- Notas de adoção para a equipe.
Dados, privacidade e limites
Dados, privacidade e limites
O curso usa materiais sintéticos, públicos, anonimizados ou aprovados pelo cliente. Explica como minimizar exposição de dados, proteger informação confidencial, verificar resultados e manter explícita a responsabilidade humana.
Pré-requisitos
Recomenda-se familiaridade técnica básica com software, dados ou arquitetura de sistemas.
FAQ
FAQ
O curso depende de uma ferramenta?
Não. Os padrões são adaptados às ferramentas e políticas escolhidas com o cliente.
Dados da empresa podem ser usados?
Só quando contas, contratos e políticas internas permitem; caso contrário usam-se dados sintéticos ou anonimizados.
O que fica depois do curso?
Materiais reutilizáveis, exemplos, checklists e próximos passos claros.
É teórico?
Não. O curso é construído sobre exercícios práticos e decisões próximas do trabalho real.
Contato
Uma conversa breve basta para entender por onde começar.
A primeira conversa dura 30-45 minutos e esclarece processo, objetivo, dados disponíveis, restrições e próximo passo útil: treinamento, consultoria, análise de dados ou protótipo técnico controlado.
Escrever para dtr@ar-tik.com