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Código que roda, números reais e o trade-off explícito de quando não usar. Filtre por categoria, nível ou tag.

Compare 4 estratégias de chunking com código: tamanho fixo, parágrafo, recursiva e semântica. Entenda trade-offs e saiba quando usar cada uma.

Implemente function calling: defina ferramentas em JSON Schema, execute o loop de chamadas. Código com validação, tratamento de erros e segurança.

Implemente guardrails: valide JSON com schema, detecte PII, rode retry automático com feedback e fallback. Código com Pydantic e regex.

Crie um harness de evals: golden set de testes, métricas (determinísticas e LLM-as-judge), integração em CI. Detecte regressão antes do deploy.

Monte um pipeline de RAG funcional em Python, entenda chunking, embeddings e por que seu retriever devolve lixo.

Estruture prompts para produção com papel, contexto, tarefa, formato, exemplos. Teste, versione e force schema JSON.

Compare custo, latência e implementação. Saber quando NOT usar fine-tuning economiza meses.

Implemente loops agênticos: pensar → ferramenta → observar. Controle custo, falhas e loops infinitos.

Mede tokens, custo, latência, recusas e alucinações. Monte um dashboard que responde 'por que subiu?'

Percorra os 10 riscos principais. Prompt injection, vazamento, envenenamento, limites de recurso, permissões.