Do Zero ao Deploy
Construa seu próprio ChatBot com RAG em 4 semanas. Um encontro por semana em fevereiro/2026, com suporte contínuo dos mentores durante todo o período.
Gabriel Chaves & Leandro Barbosa
AI Engineers | LLMs, RAG & Distributed Systems
Por que esta mentoria é diferente
A maioria dos tutoriais de RAG mostra apenas o básico e pula as partes difíceis. Esta mentoria te leva do zero absoluto até um sistema funcionando em produção.
Tutoriais que não explicam o 'porquê' das escolhas arquiteturais
Cursos que focam em código mas ignoram fundamentos de LLMs
Dificuldade em conectar teoria com implementação prática
Falta de orientação para deploy em ambiente real
Esta mentoria cobre tudo: fundamentos de OpenAI, arquitetura RAG, implementação hands-on e deploy completo.
4 semanas com encontros semanais + suporte contínuo dos mentores entre os encontros.
O que você vai aprender
Fundamentos de OpenAI & LLMs
O que é OpenAI, modelos disponíveis, setup do Python SDK e parâmetros essenciais (top_k, temperature, etc.)
Arquitetura Naive RAG
Entenda o que é RAG, quando usar, limitações de LLMs e a comparação RAG vs Fine-Tuning vs Prompting
Pipeline Completo de Dados
Ingestão, preparação de dados, estratégias de chunking e geração de embeddings
Retrieval & Vector Database
Busca semântica, ranking de resultados e integração com LLM para geração de respostas
Construção do ChatBot
Implemente seu próprio ChatBot usando seus dados, com pipeline RAG completo funcionando
Deploy em Produção
Front-end no Cloudflare Pages, backend no Render e boas práticas de deploy
Formato da Mentoria
4 semanas em fevereiro/2026. Um encontro por semana + suporte contínuo dos mentores entre os encontros.
4 encontros ao vivo
Um por semana em fevereiro/2026
2h por encontro
Tempo para teoria e prática
Suporte contínuo
Tire dúvidas entre os encontros
Turmas pequenas
Atenção individualizada garantida
Hands-on orientado
Você constrói junto com os mentores
Código fonte incluso
Repositório completo para referência
Trilha de 4 Semanas
Semana 1: Nivelamento
OpenAI, modelos, Python SDK e chat-completions
Semana 2: Why RAG
Fundamentos, limitações de LLMs e arquitetura Naive RAG
Semana 3: Build the Stack
Construa o ChatBot com seus dados - pipeline completo
Semana 4: Deploy
Front-end no CF Pages, backend no Render
Seus Mentores
Gabriel Chaves
AI Engineer | LLMs, RAG & Agentic Systems
Engenheiro de Software e IA com forte atuação em sistemas inteligentes e arquiteturas agentic. Projetou agentes conversacionais, pipelines de NLP e sistemas de roteamento de modelos. Experiência com LLMs, RAG, embeddings, vector databases, LangGraph, CrewAI e ADK.
Foco
LLMs, RAG, Multi-Agent Systems, NLP aplicado
Leandro Barbosa
CTO & Lead Engineer | AI & Distributed Systems
Lead engineer e CTO com vasta experiência em sistemas distribuídos em larga escala e infraestrutura de IA. Arquitetou a maior Video CDN da América do Sul (Globo). Foco em restrições do mundo real, otimização de performance e excelência operacional.
Foco
Sistemas Distribuídos, RAG em Produção, Cloud & DevOps
Para quem é essa mentoria
Participantes ideais
Desenvolvedores que querem entrar no mundo de IA/LLMs
Engenheiros de software querendo construir produtos com IA
Profissionais buscando implementar RAG em seus projetos
Tech leads avaliando arquiteturas com LLMs
Qualquer dev com base em Python querendo evoluir para AI Engineering
Não é adequado para
- • Iniciantes completos em programação
- • Quem busca soluções no-code ou low-code
- • Pessoas sem familiaridade básica com Python
- • Quem espera resultados sem dedicação às 4 semanas
Pré-requisitos: Conhecimento básico de Python e familiaridade com APIs. Entendimento básico de Git & GitHub. Não precisa ter experiência prévia com LLMs ou IA.
Perguntas frequentes
Pronto para construir seu ChatBot com RAG?
4 semanas em fevereiro/2026 com suporte contínuo. Vagas limitadas.
As inscrições serão revisadas continuamente. Você receberá uma resposta em até 48 horas.