Visão Geral

Este curso aborda os fundamentos, arquitetura e implementação de GraphRAG (Graph Retrieval-Augmented Generation), uma evolução das arquiteturas tradicionais de RAG que combina Large Language Models (LLMs), Grafos de Conhecimento (Knowledge Graphs) e mecanismos avançados de recuperação de informações. O participante aprenderá como representar conhecimento por meio de entidades e relacionamentos, construir grafos corporativos e utilizar GraphRAG para melhorar a precisão, contextualização, explicabilidade e capacidade de raciocínio das aplicações de IA Generativa. O curso explora casos de uso corporativos, arquiteturas escaláveis e práticas de governança para ambientes empresariais.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos do GraphRAG
• Construir e gerenciar grafos de conhecimento corporativos
• Integrar grafos e LLMs para recuperação avançada de informações
• Implementar arquiteturas GraphRAG escaláveis
• Melhorar a qualidade e explicabilidade das respostas geradas por IA
• Aplicar práticas de segurança, governança e observabilidade em soluções GraphRAG

Publico Alvo

• Engenheiros de IA e Machine Learning
• Arquitetos de Soluções
• Desenvolvedores de aplicações baseadas em LLMs
• Cientistas de Dados
• Profissionais de LLMOps e Platform Engineering
• Especialistas em Gestão do Conhecimento

Pre-Requisitos

• Conhecimentos equivalentes ao curso RAG Fundamentals
• Familiaridade com Large Language Models
• Noções de bancos de dados vetoriais
• Conhecimentos básicos de modelagem de dados são recomendados

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to GraphRAG

1. Evolution from traditional RAG to GraphRAG
2. Limitations of vector-only retrieval
3. Fundamentals of GraphRAG
4. Enterprise use cases
5. Benefits and challenges
6. GraphRAG ecosystem overview

Module 2: Knowledge Graph Fundamentals

1. Introduction to knowledge graphs
2. Entities and relationships
3. Graph data models
4. Semantic networks
5. Graph representation techniques
6. Enterprise knowledge modeling

Module 3: Graph Data Modeling

1. Domain modeling methodologies
2. Ontologies and taxonomies
3. Entity classification techniques
4. Relationship mapping strategies
5. Graph schema design
6. Knowledge organization principles

Module 4: Building Knowledge Graphs

1. Data source identification
2. Entity extraction techniques
3. Relationship extraction methods
4. Automated graph construction
5. Graph enrichment strategies
6. Knowledge graph maintenance

Module 5: Graph Databases for GraphRAG

1. Graph database fundamentals
2. Property graph models
3. Graph querying concepts
4. Graph indexing strategies
5. Scalability considerations
6. Popular graph database platforms

Module 6: Retrieval Strategies in GraphRAG

1. Graph-based retrieval techniques
2. Relationship-aware retrieval
3. Multi-hop retrieval concepts
4. Context expansion strategies
5. Knowledge traversal mechanisms
6. Retrieval optimization approaches

Module 7: Integrating Graphs with LLMs

1. Graph-enhanced prompting
2. Context augmentation techniques
3. Knowledge grounding strategies
4. Graph-aware response generation
5. Explainability enhancement
6. Hybrid retrieval architectures

Module 8: Hybrid Graph and Vector Architectures

1. Combining graph and vector retrieval
2. Hybrid search strategies
3. Semantic and structural retrieval
4. Multi-stage retrieval pipelines
5. Performance optimization techniques
6. Enterprise deployment patterns

Module 9: GraphRAG Evaluation and Observability

1. Retrieval quality metrics
2. Knowledge coverage assessment
3. Explainability evaluation
4. Monitoring GraphRAG systems
5. Performance benchmarking
6. Continuous optimization strategies

Module 10: Security and Governance

1. Knowledge governance frameworks
2. Graph access control
3. Data privacy considerations
4. Compliance requirements
5. Auditability and traceability
6. Responsible AI practices

Module 11: Enterprise GraphRAG Solutions

1. Enterprise knowledge assistants
2. Research and discovery platforms
3. Compliance and regulatory solutions
4. Customer support applications
5. Industry-specific GraphRAG use cases
6. Strategic enterprise adoption

Module 12: GraphRAG Workshop

1. Knowledge graph design exercises
2. Entity and relationship extraction laboratories
3. Graph retrieval implementation
4. Hybrid GraphRAG solution development
5. Governance and monitoring validation
6. Final enterprise GraphRAG project