🗺️ Mapa Arquitetural do Tópico

flowchart LR
    USER["Pergunta"] --> RETRIEVER["1. Recuperador Vetorial"]
    RETRIEVER --> CONTEXT["2. Contexto Injetado no Prompt"]
    CONTEXT --> LLM["3. LLM Gera Resposta Factual Baseada Unicamente no Contexto"]
    
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    style LLM fill:#e8f5e9,stroke:#4caf50,stroke-width:2px

📖 Fundamentos e Aplicação

A formação em Inteligência Artificial e Modelos de Linguagem no capítulo RAG (Retrieval-Augmented Generation): Estratégias de Chunking, Re-ranking e Prevenção de Alucinações conecta a matemática de redes neurais e transformadores às ferramentas de ponta de engenharia de software contemporânea.

Pilares Fundamentais

  1. Engenharia Sistemática de IA: Prompts estruturados, RAG e orquestração determinística.
  2. Representação Semântica: Embeddings e bancos vetoriais de ultra performance.
  3. Agentes Inteligentes: Integração com APIs externas via Function Calling e loops ReAct.

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