Trilha Fundamentos de LLM 2.0

Construa uma base atual e local para comportamento, recuperação, avaliação, segurança, contexto e custo.

flowchart LR
  M[Model mechanics] --> P[Prompt and context]
  P --> R[Retrieval]
  R --> E[Evaluation]
  E --> S[Security]
  S --> C[Cost and routing]

Lab	Title	Level	Time
Lab 004	Como LLMs Funcionam: Tokens, Atenção, Treino e Alucinação	L50	45 min
Lab 005	Prompting e Engenharia de Contexto	L50	60 min
Lab 007	Embeddings e Busca de Similaridade Local	L50	60 min
Lab 017	Saída Estruturada Confiável com Validação Local	L100	60 min
Lab 018	Chamadas de Ferramentas com Contratos Locais Tipados	L100	60 min
Lab 019	Respostas em Streaming: Eventos, Cancelamento e UX Segura	L100	50 min
Lab 022	RAG Local: Chunking → Embedding → Busca → Resposta	L200	90 min
Lab 097	Interativo: Tokens, Amostragem e Janelas de Contexto	L50	30 min
Lab 098	Engenharia de Contexto para Agentes	L200	75 min
Lab 099	Avaliações de LLM 101: Golden Sets, LLM-como-Juiz e Regressão em CI	L200	90 min
Lab 100	OWASP Top 10 para LLM e Apps Agênticos: Modelagem de Ameaças	L200	75 min
Lab 101	Economia de Tokens: Custo, Cache, Lote e Roteamento	L200	60 min

Free-first route

All required exercises run locally with deterministic fixtures. Hosted embedding, generation, evaluation, and observability services are optional adapters.

Adições da Fase 3

Lab	Foco
102	Prompting vs RAG vs LoRA
103	Mini-GPT on CPU
042	Enterprise RAG and evaluations