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Diagnóstico

Valorium Academy · Curso

RAG e agentes do zero

Tens um RAG sobre os teus documentos que responde com fontes e diz «não sei» quando deve, um agente com ferramentas que não faz nada irreversível sem aprovação, e uma bancada que mede as duas coisas. Sabes defender cada escolha com os números da avaliação.

Vê a funcionar

Exemplo ilustrativo. Documentos de uma empresa fictícia. Uma pergunta, as passagens recuperadas dos documentos com a pontuação de cada uma e a resposta com citações. Quando nenhuma passagem chega ao limiar, o sistema diz que não sabe e passa a pergunta a uma pessoa.

Porque existe

Fazer uma demo de RAG leva uma tarde. Pô-la a funcionar com documentos reais leva meses, porque ninguém mede. Muda-se o tamanho dos pedaços, troca-se o modelo, acrescenta-se uma ferramenta ao agente, e as respostas pioram sem ninguém dar por isso. Os tutoriais param na demo e as frameworks escondem o que acontece. Este curso faz o contrário: código curto e legível, sem frameworks pesadas, e uma bancada de avaliação desde o primeiro módulo, para cada mudança ter um antes e um depois.

Do documento à resposta com fontes, e da resposta ao agente com ferramentas, permissões e aprovação humana. Cada módulo acrescenta uma camada ao mesmo projeto, e a bancada de avaliação corre a cada mudança, como os testes de código.

Para quem

É para ti se

  • Programadores e makers que já escrevem Python ao nível de ler e alterar um script e querem passar da demo a algo que aguenta utilizadores.
  • Serve também a quem vai gerir um projeto destes e quer saber o que pedir.

Não é para ti se

  • Quem nunca programou (vê o «IA para a tua PME em 14 dias»).
  • Não ensina treino nem afinação de modelos.
  • Não cobre LangChain nem LlamaIndex: usamos código simples para se ver o mecanismo.

Percurso

  1. Antes

    Fazer uma demo de RAG leva uma tarde.

  2. 1Por dentro de um RAG

  3. 2Responder com fontes

  4. 3Agentes

  5. 4Projeto final

  6. Depois

    Tens um RAG sobre os teus documentos que responde com fontes e diz «não sei» quando deve, um agente com ferramentas que não faz nada irreversível sem aprovação, e uma bancada que mede as duas coisas. Sabes defender cada escolha com os números da avaliação.

O que fica contigo

Fica contigo

Dois repositórios-modelo e a bancada de avaliação

«rag-inicial» (ingestão, pesquisa híbrida, respostas com fontes e «não sei»), «agente-inicial» (ciclo de ferramentas, permissões, aprovação humana, registo e limite de custo) e «bancada» (perguntas-ouro, métricas de recuperação, juiz com rubrica, relatório em HTML, corre em CI).

6 ficheiros incluídos

  1. 01rag-inicial (repositório)Ingestão de PDF, Word e páginas web, pesquisa híbrida, reordenação, respostas com fontes e «não sei». Python, SQLite com vetores, sem frameworks pesadas.
  2. 02agente-inicial (repositório)Ciclo de ferramentas, permissões por ferramenta, aprovação humana antes de ações irreversíveis, registo de cada passo e limite de custo por tarefa.
  3. 03bancada (repositório)Perguntas-ouro em JSONL, métricas de recuperação, juiz com rubrica, relatório em HTML com o antes e o depois, e o ficheiro de CI para correr a cada alteração.
  4. 04Documentos de exemploO manual interno de uma empresa fictícia (60 páginas), para treinar sem expor dados reais.
  5. 0550 perguntas-ouro de exemplo30 com resposta num documento, 10 que pedem dois, 5 sem resposta e 5 com armadilhas.
  6. 06Checklist das 8 camadas (PDF)O que verificar antes de pôr um RAG ou um agente à frente de utilizadores.

Programa

    • 0.1 · O que vamos construir e quanto custa correr8 min
    • 0.2 · Instalar e correr os repositórios14 min
  11. O que levasDois repositórios-modelo e a bancada de avaliação

Programa completo, lição a lição

10 módulos · 23 lições · 5 h 12 min de vídeo e exercícios

010 · Antes de começar2 lições · 22 min
  • 0.1 · O que vamos construir e quanto custa correr8 min
  • 0.2 · Instalar e correr os repositórios14 min
021 · Por dentro de um RAG2 lições · 26 min
  • 1.1 · Tokens, contexto e porque é que o modelo não conhece os teus documentos12 min
  • 1.2 · Embeddings: o que quer dizer «parecido»14 min
032 · Ingerir documentos2 lições · 31 min
  • 2.1 · Partir em pedaços sem partir o sentido16 min
  • 2.2 · PDFs, tabelas e metadados15 min
043 · Recuperar2 lições · 28 min
  • 3.1 · Pesquisa por vetores e por palavras, juntas16 min
  • 3.2 · Reordenar os resultados12 min
054 · Responder com fontes2 lições · 24 min
  • 4.1 · O texto de instruções que obriga a citar13 min
  • 4.2 · Dizer «não sei» no momento certo11 min
065 · Avaliar4 lições · 57 min
  • 5.1 · Perguntas-ouro: escrever 50 que importam16 min
  • 5.2 · Medir a recuperação14 min
  • 5.3 · Um juiz com rubrica, e quando não confiar nele15 min
  • 5.4 · A bancada a cada mudança (CI)12 min
076 · Agentes3 lições · 42 min
  • 6.1 · Agente ou fluxo fixo: quando usar cada um12 min
  • 6.2 · O ciclo de ferramentas17 min
  • 6.3 · Memória e estado sem confusão13 min
087 · Segurança: as 8 camadas3 lições · 41 min
  • 7.1 · Instruções escondidas em documentos e emails15 min
  • 7.2 · Permissões mínimas e dados pessoais14 min
  • 7.3 · Aprovação humana e como voltar atrás12 min
098 · Custos e produção2 lições · 31 min
  • 8.1 · Cache, encaminhar entre modelos e pedidos em lote15 min
  • 8.2 · Registos, limites e pôr no ar16 min
10Projeto final1 lição · 10 min
  • O teu RAG com relatório de avaliação10 min

No fim, tens

  • Os três repositórios, teus para usar em projetos teus e de clientes
  • O teu RAG sobre os teus documentos, com relatório de avaliação
  • Um agente com permissões e aprovação humana
  • A checklist das 8 camadas
  • Certificado de conclusão na área de membros

Vê antes de comprar

Lição 5.1 · Perguntas-ouro: escrever 50 que importam (16 min)· plano de uma lição

1. Porque 50 e não 500: o conjunto tem de caber numa tarde de revisão humana. 2. A mistura: 30 perguntas com resposta num só documento, 10 que precisam de dois, 5 sem resposta nos documentos (o sistema tem de dizer «não sei») e 5 com armadilhas (datas antigas, nomes parecidos). 3. Cada linha do ficheiro: pergunta, resposta esperada em 1 ou 2 frases, documentos que a suportam, tipo. 4. No repositório: bancada/perguntas.jsonl e o comando para correr a avaliação. 5. Exercício: escreve 10 perguntas sobre os teus documentos e corre a bancada. Guarda o relatório: é o teu «antes».

Formato e entrega

Formato
Curso em vídeo na área de membros e repositórios num GitHub privado do curso
Tempo
5 horas de lições; 3 a 4 semanas a 4 horas por semana com os exercícios.
Precisas de
  • Python 3.11 ou mais recente, e saber ler e alterar um script
  • Git e uma conta GitHub
  • Uma chave de API de um fornecedor de modelos, com saldo
Ferramentas
  • Python e bibliotecas (grátis)
  • Git e GitHub (grátis)A bancada corre no GitHub Actions dentro dos limites do plano grátis.
  • API de um modelo de linguagem (paga)Paga por uso (Anthropic, OpenAI ou outro). Medimos o custo dos exercícios ao gravar e publicamos o valor real nesta página antes da pré-venda.
  • Modelo de embeddings (grátis)Grátis se correr no teu computador; pago por uso se for por API.
  • SQLite com extensão de vetores (grátis)
  • Docker (grátis)Opcional, só no módulo 8.
Apoio
Perguntas por escrito em cada lição, respondidas pelo Victor em 3 dias úteis. Problemas nos repositórios: issues no GitHub privado do curso.
Atualizações e acesso
Repositórios mantidos: quando uma biblioteca ou um modelo muda, atualizamos o código e a lição. Revisão completa a cada 6 meses. Grátis, com acesso durante pelo menos 3 anos.

Condições

Conteúdo digital com acesso imediato. Antes de pagares, pedes esse acesso e confirmas que perdes o direito de livre resolução de 14 dias logo que o acesso começa. Sem essa confirmação não se conclui a compra. A garantia é só a legal: se o conteúdo não corresponder ao que esta página descreve, corrigimos ou devolvemos o valor. Em pré-venda pagas hoje e o acesso abre na data anunciada. Como o acesso ainda não começou, manténs os 14 dias de livre resolução a contar da compra. Se não abrirmos na data anunciada, devolvemos o valor a quem o pedir.

Lançamento previsto: 1 de junho de 2027. Termos de venda.

Depois deste

Para pôr um agente em produção num processo real, com revisão semanal do teu projeto, a Cohort de 4 semanas.

Cohort de 4 semanas: agentes em produção

Perguntas frequentes

Porque não usam LangChain?

Porque esconde o mecanismo que o curso quer mostrar. Com código curto vês cada passo e percebes o que muda quando alteras um. Depois, usar uma framework é uma escolha tua.

Quanto gasto em API?

Os exercícios usam modelos pequenos e poucos documentos. Medimos o custo real ao gravar e publicamos o valor nesta página antes de abrir a pré-venda. Os embeddings podem correr no teu computador sem custo.

Posso usar os repositórios num projeto comercial?

Sim. O código é teu para usar e alterar em projetos teus ou de clientes. Não podes revender o curso nem os repositórios como produto.

Porquê Python?

É a linguagem em que a maior parte das bibliotecas de IA aparece primeiro. As ideias passam para outra linguagem; o código não.

Funciona com modelos locais?

Sim. Os repositórios aceitam qualquer modelo com uma interface compatível, e mostramos um modelo local para os embeddings.

Preciso de placa gráfica?

Não.

E se ficar preso num erro?

Abres uma issue no repositório ou perguntas na lição. O Victor responde em 3 dias úteis.

E se a data de lançamento mudar?

Avisamos por email quem está na lista de espera. Em pré-venda, se não abrirmos na data anunciada, devolvemos o valor a quem o pedir.

Deixar o email obriga-me a comprar?

Não. Avisamos-te quando for possível comprar e decides nessa altura. Cada email tem um link para saíres da lista.

Posso desistir da compra?

Num conteúdo digital com acesso imediato, o direito de desistir em 14 dias perde-se quando o acesso começa, se o pediste e o reconheceste antes de pagar. É isso que a caixa antes do botão de compra confirma.

E se não funcionar ou não for o que está descrito?

Tens a garantia legal: corrigimos e, se não for possível, tens direito à redução do preço ou ao reembolso. Não há outras garantias além da legal.

Preferes que façamos por ti?

Responder e vender

Preferes que o construamos? Construímos agentes de IA ligados aos teus sistemas; para empresas maiores, com um engenheiro dentro da empresa (retainer FDE, mínimo de 3 meses).

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