Profissional sorrindo enquanto estuda no notebook, sentado no sofá

RAG para Produtos de IA

Produtos de IA mais confiáveis, avaliáveis e prontos para evoluir

Aprenda a projetar e avaliar produtos com IA que encontram a informação certa, respondem com evidência e falham de forma segura, sem precisar se tornar engenheiro de IA.

Quero ser PM3

O que você vai aprender

Confira os assuntos que você vai dominar neste curso da PM3.

1 Por que RAG existe

Entenda como uma LLM responde, por que ela alucina e quando RAG é a abordagem certa pro seu problema. Neste módulo você vai aprender:

  • Entender o funcionamento probabilístico de uma LLM e por que ela alucina sem dados atualizados ou privados
  • Comparar RAG, Prompt Engineering e Fine-Tuning com uma matriz de decisão pensada pra produto
  • Reconhecer quando RAG é ideal: dados privados, dinâmicos e necessidade de auditoria
  • Lab: o teste de alucinação, no ChatGPT (sem código) e via API em Python (código pronto pra rodar)
2 Anatomia do pipeline de RAG

Mapeie o fluxo completo, do dado à resposta, pra comunicar requisitos com clareza aos times de engenharia. Você vai aprender:

  • Mapear o pipeline em duas etapas: ingestão e indexação (offline) e requisição e resposta (online)
  • Entender o papel dos metadados e de cada componente: loader, retriever, prompt e LLM
  • Reconhecer os padrões de UX esperados em produtos com RAG, como citações diretas das fontes
  • Lab: construir o primeiro RAG no NotebookLM (no-code) e inspecionar um pipeline pronto em Python
3 Chunking e unidade de conhecimento

Defina a unidade de conhecimento certa pro seu caso de uso, equilibrando custo e precisão da recuperação. Você vai aprender:

  • Definir tamanho e formato do chunk a partir do perfil de busca do usuário e da estrutura do dado bruto
  • Ler o trade-off de produto: chunks pequenos perdem contexto, chunks grandes poluem o prompt e inflam o custo
  • Avaliar contextual retrieval, parent-child chunking e falhas de parsing em PDFs, tabelas e imagens
  • Lab: comparar recortes de texto no Gemini e inspecionar chunk_size e chunk_overlap em Python
4 Tipos de busca para RAG

Escolha a estratégia de recuperação que traz o documento certo pra cada tipo de dúvida do usuário. Você vai aprender:

  • Comparar busca vetorial, por palavras-chave (BM25) e híbrida, e quando cada uma faz sentido
  • Entender re-ranking, reescrita de query e Top K, e como afetam relevância, custo e latência
  • Diagnosticar alucinações provocadas por falhas na recuperação, e não na geração
  • Lab: testar tipos de busca no Gemini e variar o Top K em Python
5 Fontes, curadoria, governança e segurança

Garanta que a base de conhecimento seja confiável, atualizada e protegida. Você vai aprender:

  • Definir processos de curadoria, atualização e auditoria das fontes (lixo entra, lixo sai)
  • Usar um template de mapeamento de fontes: dono do dado, frequência de atualização e nível de confiabilidade
  • Mapear vulnerabilidades: vazamento de dados confidenciais, controle de acesso (RBAC) e prompt injection
  • Lab: reescrita de query no Gemini e em Python
6 Política de resposta e UX de confiança

Defina como o produto se comporta diante de incerteza e desenhe uma experiência que gera confiança. Você vai aprender:

  • Estabelecer regras de conduta, tom de voz e fallback: o que a IA faz quando não encontra a resposta
  • Escrever system prompts com política de resposta, limites de escopo e recusa graciosa
  • Desenhar padrões de UX de confiança: citação de fontes, trechos consultados, feedback e nível de ancoragem
  • Lab: escrever e testar a política de resposta no Gemini e em Python
7 Avaliação, custo e failure modes

Avalie a qualidade e a viabilidade da solução com critérios objetivos. Você vai aprender:

  • Montar um golden dataset com perguntas, contextos e respostas de referência
  • Medir fidelidade, relevância do contexto e relevância da resposta, com frameworks de LLM-as-a-Judge
  • Identificar gargalos de custo e latência entre a busca vetorial e a geração final
8 Agent Harness: quando o RAG vira agente

Saiba quando um sistema de conhecimento deixa de só responder e passa a planejar e executar ações. Você vai aprender:

  • Diferenciar um chatbot de um agente: Model + Harness como camada de controle
  • Configurar ações, permissões e verificação antes de o agente chamar sistemas ou APIs externas
  • Reconhecer quando um RAG está pronto pra evoluir pra uma arquitetura agentic com segurança
9 Capstone: Blueprint do produto

Consolide tudo em um Blueprint de Produto RAG e defenda suas escolhas. Você vai aprender:

  • Estruturar o Blueprint completo: arquitetura, fluxo de dados, componentes e requisitos de produto
  • Submeter o Blueprint a um stress test contra falhas de escala, gargalos e cenários adversos
  • Defender as escolhas técnicas e de produto antes de levar a solução pro desenvolvimento

Com quem você vai aprender

Aprenda com quem constrói sistemas de dados e IA na prática, em um dos maiores bancos do país.

Juliano Alves de Oliveira

Juliano Alves de Oliveira

Coordenador Cientista de Dados no Itaú

Cientista de dados com mais de 8 anos no Itaú Unibanco, onde passou por todos os níveis de Data Scientist e hoje coordena um time de ciência de dados, com foco em LLMs e IA generativa. É também Embaixador Itaú. Antes disso, atuou como engenheiro de software e firmware em empresas como Gertec e Diebold. Mestre em Engenharia pela FEI, com especialização em Data Science pelo ITA, é instrutor de Data Science desde 2021.

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Para quem é o curso

Este curso é pra você que já usa IA generativa e quer sair da experimentação com prompts pra construir e especificar produtos conectados ao conhecimento real do negócio. Funciona bem pra:

Você não precisa saber programar. Os labs em Python vêm prontos pra rodar no Google Colab: o foco é inspecionar entradas, saídas e parâmetros pra embasar suas decisões junto aos times técnicos, e não escrever código do zero.

+60.000 alunos formados
+800 empresas confiam na PM3
+120 instrutores renomados no mercado

Faça este curso no Membership PM3

O curso RAG para Produtos de IA está incluso no Membership Completo: 12 meses de acesso às 10 formações, aos +40 cursos Sprints e à comunidade da PM3.

Acesso ao curso por 12 meses, 24h por dia
Labs no-code (ChatGPT, NotebookLM, Gemini) e em Python prontos pra rodar
Blueprint de Produto RAG como entregável final
Certificado reconhecido pelo mercado

As 10 formações inclusas no Membership

  • AI Product Builder
  • AI Product Specialist
  • Product Management
  • Product Discovery
  • Product Analytics
  • Product Growth
  • Product Leadership
  • Product Marketing
  • Product Design
  • Analista de Dados
Recomendado

Membership Completo

12x R$ 299,92 sem juros

Pagamento via NuPay 24x R$ 149,96 sem juros
Total via cartão de crédito R$ 3.599,00
10% off via Pix R$ 3.239,10
Quero ser PM3
  • Acesso às 10 formações 10 formações completasProduct Management, Analytics, Discovery, Leadership, Growth, AI Product Specialist, AI Product Builder, Product Design, Product Marketing e Analista de Dados, por 12 meses.
  • Workshops ao vivo Prática em grupoAtividades práticas ao vivo na Comunidade PM3 pra aplicar o que você está aprendendo e ampliar seu networking.
  • Mentorias individuais ilimitadas Conversas 1:1 de carreiraEncontros de 45min a 1h com mentores que já atuam em Produto. Você escolhe o mentor mais alinhado ao seu momento.
  • 1 certificado a cada curso concluído Certificado PM3Ao concluir cada formação ou curso Sprint dentro do período de acesso, você recebe o certificado reconhecido pelo mercado.
  • PM3 Sprints + de 40 cursos rápidosEspecialização e soft skills que preparam você para o mercado de trabalho.
  • PM3 AI Skills Nova categoria de cursosCursos focados em IA e automações para profissionais de Produto. Já inclui RAG para Produtos de IA e Responsible AI, com novos lançamentos até o fim do ano.

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Feedback dos alunos

"Graças ao curso eu consegui ser promovido! A PM3 oferece nada menos do que um dos melhores cursos do país na área de Produto."

Guilherme Souza

Guilherme Souza

Sr. Product Manager na Kenlo

"Os cursos da PM3 são muito enriquecedores, sobretudo pelo fato dos instrutores viverem de forma íntima com a área e relatarem experiências reais. Isso, com certeza, é um diferencial no processo de aprendizagem."

Carla Agnes Nunes da Silva

Carla Agnes Nunes da Silva

Product Marketing Analyst na Hi Platform

"Mais uma experiência incrível por um produto carinhosamente desenvolvido pela PM3. Várias técnicas apresentadas por profissionais que admiro muito. Sem contar nos cases práticos do curso. Já estou aplicando tudo, além de poder ajudar colegas também. Sem falar na inspiração para criar produtos ainda melhores envolvendo o time de forma eficiente e eficaz."

Geisel Alves

Geisel Alves

Product Manager no Nubank

"(…) Ninguém fez uma curadoria de conteúdo tão completa com tanta excelência, capricho e com instrutores tão gabaritados quanto a PM3. Certamente me ajudará a colocar em prática todos os conhecimentos adquiridos com mais assertividade. Valeu cada centavo investido! Parabéns à PM3 e a todos os instrutores de alto nível do curso."

Monica Castro Moura

Monica Castro Moura

Product Marketing Manager na Softplan

Dúvidas frequentes

Quantas horas de dedicação o curso pede?

Cerca de 4h de dedicação, somando aulas gravadas e atividades práticas. É on-demand: você faz no seu ritmo, dentro do período de acesso.

O curso é online ou presencial?

É 100% online e gravado. Você assiste quando e de onde quiser, quantas vezes precisar.

Preciso saber programar ou ter base técnica pra acompanhar?

Não. O curso traduz RAG pra linguagem e as decisões de produto. Cada módulo tem um lab no-code (ChatGPT, NotebookLM ou Gemini) e um lab em Python com código pronto pra rodar no Google Colab: você inspeciona parâmetros e resultados, sem precisar programar do zero nem virar engenheiro de IA.

O que eu saio do curso com?

Além do repertório pra discutir chunking, retrieval, busca híbrida, re-ranking e Top K com os times técnicos, você constrói ao longo do curso o Blueprint de uma solução RAG: problema e caso de uso, fontes, estratégia de ingestão e recuperação, governança e segurança, política de resposta, UX de confiança, avaliação, custo, failure modes e requisitos pra desenvolvimento.

Tem certificado?

Sim. Ao concluir o curso e a avaliação com o aproveitamento mínimo exigido, você recebe o certificado da PM3, reconhecido como diferencial nos processos seletivos da área.

Quais são as opções de pagamento?

Você pode pagar via Pix, com 10% de desconto à vista, no cartão de crédito em até 12x sem juros ou via NuPay em até 24x sem juros. Caso nenhuma dessas opções te atenda, fale com nosso time.

Como vai funcionar o prazo de acesso?

Você tem 12 meses de acesso ao curso a partir da data da compra, para assistir quantas vezes quiser.

Pronto pra construir produtos de IA que respondem com evidência?

Saiba quando usar RAG, como o sistema funciona, quais decisões afetam a qualidade e como diagnosticar falhas, e transforme tudo isso em um produto confiável.

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