Visão geral do curso
Este curso abrange os fundamentos completos do LangChain, framework para integração de Modelos de Linguagem de Grande Escala em aplicações reais. Você aprenderá desde a configuração do ambiente até sistemas avançados como RAG, Vector Stores e chatbots com memória. As aulas cobrem Runnables, LCEL, Chains, Prompt Templates, Output Parsers, Document Loaders, Embeddings, bancos de dados vetoriais, Retrievers e um projeto final integrando todas essas tecnologias.
Para quem este curso faz sentido
Desenvolvedores iniciantes em Python que desejam trabalhar com inteligência artificial e Large Language Models. Recomendado para quem quer dominar técnicas modernas como Retrieval-Augmented Generation, construir chatbots contextuais e integrar APIs de LLMs em projetos reais de forma estruturada.
Como estudar esta sequência
Siga a sequência das aulas respeitando os pré-requisitos de cada módulo. Comece pela configuração do ambiente e conceitos fundamentais, depois explore Chains e Runnables como blocos construtores. Avance para sistemas mais complexos como RAG, Vector Stores e Retrievers. Pratique os exemplos fornecidos e ao final implemente o chatbot de combate à dengue que integra todos os conceitos aprendidos.
O que você deve conseguir ao concluir
Ao concluir o curso, você será capaz de construir aplicações completas com LangChain, incluindo chatbots com memória e contexto, sistemas de recuperação aumentada por geração (RAG), pipelines de processamento de documentos e APIs de atendimento. Terá domínio de embeddings, bancos vetoriais e será capaz de integrar diferentes provedores de LLMs em seus projetos.
