Treinamento 01 · Trilha IA · Upnetix Learning Center
Haystack intermediário: pipelines de busca semântica e QA corporativo.
Implemente pipelines robustos de busca semântica e perguntas e respostas usando Haystack com modelos e bancos vetoriais abertos.
Código aberto: Haystack (código aberto, licença Apache 2.0)

Mapa do treinamento · 15 módulos, do conceito ao estado da arte
- 1ConceitosEntender · 2 lições
- 2ArquiteturaEntender · 2 lições
- 3ProjetoProjetar · 2 lições
- 4DimensionamentoProjetar · 2 lições
- 5ImplementaçãoConstruir · 2 lições
- 6ConfiguraçãoConstruir · 2 lições
- 7IntegraçãoConstruir · 2 lições
- 8SegurançaProteger · 2 lições
- 9MonitoramentoOperar · 2 lições
- 10TroubleshootingOperar · 2 lições
- 11AutomaçãoAutomatizar · 2 lições
- 12EscalabilidadeEscalar · 2 lições
- 13Boas práticasConsolidar · 2 lições
- 14Casos reaisConsolidar · 2 lições
- 15Estado da arteEvoluir · 2 lições
- Módulos
- 15
- Lições
- 30
- Carga horária
- 24 h
- Nível ULC
- ULC 200 · Implementação e operação
- Credencial
- Credencial de Conclusão ULC com êxito de 80% ou mais
- Para quem
- Analista, Desenvolvedor, Engenheiro
- Tecnologias
- Docker, Elasticsearch, FAISS, Haystack, REST API
- Faz parte dos kits
- DadosDesenvolvimentoInteligência Artificial
Domine a construção de pipelines de busca semântica e perguntas e respostas (QA) usando Haystack, integrando modelos abertos e bancos vetoriais como Elasticsearch e FAISS. Você aprenderá a projetar, implementar, monitorar e escalar soluções robustas, seguras e alinhadas às necessidades reais de ambientes corporativos, indo do zero ao estado da arte em aplicações de IA para busca e QA. Este curso é voltado para engenheiros, desenvolvedores e analistas que já possuem experiência básica em Python e querem aprofundar suas habilidades em IA aplicada a dados textuais, especialmente em cenários corporativos exigentes.
Ao final, você será capaz de criar, dimensionar e manter pipelines de busca semântica e QA, integrando Haystack a diferentes bancos vetoriais e APIs, com práticas de segurança, automação e troubleshooting para ambientes de produção.
Ementa
- 01ConceitosFundamentos de busca semântica, QA e o papel do Haystack em ambientes corporativos.2 lições
- 02ArquiteturaDesmonte a arquitetura do Haystack e entenda como conectar modelos, bancos e APIs.2 lições
- 03ProjetoPlaneje pipelines robustos considerando requisitos de dados, performance e contexto corporativo.2 lições
- 04DimensionamentoAprofunde o cálculo de recursos, limites e estratégias para escalar pipelines Haystack.2 lições
- 05ImplementaçãoMão na massa: construa e rode pipelines Haystack integrando modelos abertos e bancos vetoriais.2 lições
- 06ConfiguraçãoRefine configurações do Haystack, bancos vetoriais e modelos para ambientes produtivos.2 lições
- 07IntegraçãoConecte Haystack a APIs, sistemas legados e fluxos de dados externos.2 lições
- 08SegurançaImplemente controles de acesso, proteção de dados e práticas seguras em pipelines Haystack.2 lições
- 09MonitoramentoImplemente métricas, logs e alertas para manter pipelines Haystack sob controle.2 lições
- 10TroubleshootingDiagnostique e corrija problemas comuns em pipelines Haystack em produção.2 lições
- 11AutomaçãoAutomatize deploy, atualização e manutenção de pipelines Haystack.2 lições
- 12EscalabilidadeEstratégias para escalar pipelines Haystack em ambientes corporativos grandes.2 lições
- 13Boas práticasAprenda práticas recomendadas para qualidade, manutenção e governança em pipelines Haystack.2 lições
- 14Casos reaisVeja exemplos concretos de uso do Haystack em ambientes corporativos.2 lições
- 15Estado da arteExplore as tendências e novidades do Haystack e busca semântica em IA aberta.2 lições
No radar do Atlas
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- Sete em cada dez bancos brasileiros usam IA para combater fraudes em tempo real
Credencial de Conclusão ULC
Ao responder às avaliações de todas as lições com 80% de êxito ou mais, você emite a credencial: número verificável, QR, hash de integridade, versão do conteúdo, lições concluídas e taxa de êxito. Abaixo disso, repita as avaliações.
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