Visão Geral

Este curso aborda arquiteturas avançadas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), explorando técnicas modernas para construção de aplicações corporativas altamente escaláveis, precisas, seguras e resilientes. O participante aprenderá a projetar sistemas RAG de última geração utilizando estratégias avançadas de recuperação, pipelines multiestágio, Graph RAG, Agentic RAG, Hybrid Search, reranking, query transformation, knowledge graphs e arquiteturas distribuídas. O curso enfatiza padrões arquiteturais utilizados em ambientes corporativos para maximizar qualidade, desempenho e governança das aplicações de IA Generativa.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Projetar arquiteturas RAG avançadas para ambientes corporativos
• Implementar mecanismos sofisticados de recuperação e enriquecimento de contexto
• Construir pipelines multiestágio para otimização da qualidade das respostas
• Utilizar Graph RAG, Agentic RAG e Hybrid Search
• Avaliar desempenho, custo e precisão de arquiteturas avançadas
• Aplicar governança, segurança e observabilidade em plataformas RAG corporativas

Publico Alvo

• Arquitetos de Soluções
• Engenheiros de IA Generativa
• Engenheiros de Machine Learning
• Desenvolvedores de aplicações baseadas em LLMs
• Profissionais de LLMOps e Platform Engineering
• Líderes técnicos responsáveis por plataformas de IA corporativas

Pre-Requisitos

• Conhecimentos equivalentes ao curso RAG Fundamentals
• Familiaridade com Large Language Models
• Experiência com APIs, bancos de dados e desenvolvimento de software
• Conhecimentos básicos de arquitetura distribuída são recomendados

Conteúdo Programatico

Module 1: Evolution of Advanced RAG Architectures

1. Limitations of traditional RAG
2. Modern RAG architecture landscape
3. Enterprise requirements and challenges
4. Advanced retrieval paradigms
5. Architectural design principles
6. Future directions of RAG systems

Module 2: Advanced Retrieval Strategies

1. Semantic retrieval optimization
2. Hybrid search architectures
3. Sparse and dense retrieval techniques
4. Multi-vector retrieval approaches
5. Retrieval orchestration strategies
6. Context relevance optimization

Module 3: Query Transformation and Enhancement

1. Query rewriting techniques
2. Query expansion methodologies
3. Hypothetical document generation
4. Multi-query retrieval strategies
5. Intent-aware retrieval
6. Query optimization frameworks

Module 4: Reranking and Context Selection

1. Reranking architectures
2. Cross-encoder reranking
3. Context prioritization techniques
4. Relevance scoring models
5. Multi-stage retrieval pipelines
6. Precision optimization strategies

Module 5: Advanced Knowledge Ingestion Pipelines

1. Enterprise data ingestion architectures
2. Intelligent document processing
3. Metadata enrichment strategies
4. Content classification pipelines
5. Incremental indexing techniques
6. Knowledge lifecycle management

Module 6: Graph RAG Architectures

1. Knowledge graph fundamentals
2. Graph-based retrieval techniques
3. Entity and relationship extraction
4. Graph traversal strategies
5. Hybrid graph and vector retrieval
6. Enterprise Graph RAG use cases

Module 7: Agentic RAG Architectures

1. Agent-based retrieval systems
2. Multi-step reasoning workflows
3. Dynamic retrieval planning
4. Tool-augmented retrieval
5. Autonomous knowledge discovery
6. Agent orchestration patterns

Module 8: Multi-Agent and Distributed RAG Systems

1. Multi-agent retrieval architectures
2. Distributed retrieval pipelines
3. Federated knowledge systems
4. Cross-domain retrieval strategies
5. Workflow orchestration models
6. Scalability considerations

Module 9: Enterprise RAG Security and Governance

1. Secure retrieval architectures
2. Access-aware retrieval mechanisms
3. Data privacy controls
4. Knowledge governance frameworks
5. Compliance requirements
6. Responsible AI considerations

Module 10: Observability, Evaluation and Optimization

1. Advanced RAG evaluation methodologies
2. Retrieval quality metrics
3. Groundedness assessment
4. End-to-end observability
5. Cost-performance optimization
6. Continuous improvement strategies

Module 11: Enterprise Deployment Architectures

1. Cloud-native RAG platforms
2. Multi-region deployment strategies
3. High-availability architectures
4. Performance engineering
5. Operational excellence practices
6. Enterprise integration patterns

Module 12: Advanced RAG Architecture Workshop

1. Hybrid search implementation laboratory
2. Graph RAG development exercises
3. Agentic RAG architecture projects
4. Enterprise security validation
5. Performance benchmarking activities
6. Final advanced RAG architecture project