Preciso já programar ou trabalhar com dados pra fazer esse curso?

O curso começa no nível Intermediário e assume que você já lida com dados, programação ou é curioso o suficiente pra configurar um ambiente Python. Ele foi pensado pra quem é engenheiro, analista, cientista de dados ou já usou ChatGPT e sentiu que faltava plugar seus próprios documentos com precisão.

Qual a diferença entre o nível Intermediário e o Profissional + IA?

No Intermediário você constrói pipelines RAG completos do zero — chunking, embeddings, retrieval e geração — e entrega um chatbot funcional sobre documentos reais. No Profissional + IA você avança pra técnicas de ponta como GraphRAG, agentes com LangGraph, bancos vetoriais em escala e segurança/governança, fechando com um sistema RAG corporativo em produção.

O curso ensina a usar IA sem vazar documentos confidenciais da empresa pra fora?

Sim, essa é uma das preocupações centrais do curso. Você aprende a construir chatbots corporativos sem depender de APIs externas, incluindo estratégias on-premise com modelos open-source como Ollama e Llama 3, além de controle de acesso por documento e conformidade com LGPD.

Quais são os horários de aula?

Atendemos de segunda a sábado, das 8h às 22h. Você escolhe o horário que melhor encaixa na sua rotina — basta combinar com a gente pelo WhatsApp.

Quais dias têm aula?

Qualquer dia de segunda a sábado. Não existem turmas com dias fixos: você decide quando quer estudar, semana a semana, de acordo com a sua agenda.

Quanto tempo dura cada aula?

Cada aula tem duração de 1 hora — tempo ideal para aprender algo novo, praticar e tirar dúvidas sem se sobrecarregar.

Em quanto tempo termino o curso?

Depende do seu ritmo e do curso. A maioria dos cursos tem 48 aulas: no ritmo padrão de 2 aulas por semana você conclui em cerca de 6 meses, e no ritmo mais intensivo em cerca de 3 meses. Alguns cursos são mais curtos ou mais longos — a duração exata de cada um está no card de Investimento, aqui nesta página.

Preciso me matricular em uma turma?

Não. Na Santos Tech Particular não existem turmas. As aulas são individuais — só você e o professor. Isso significa atenção total, sem fila de dúvidas e sem adaptação ao ritmo de ninguém.

O valor varia conforme o curso e o plano escolhido. Fale com a gente pelo WhatsApp — é rápido, sem compromisso, e a gente indica o caminho certo pra você.

Inteligência Artificial · aula particular

RAG — IA com seus Próprios Dados

Ensine a IA a responder com seus documentos, dados e contexto privado

Quero uma IA que responda com os documentos da empresa…Quero saber mais

A IA pode errar. No curso, você aprende a conferir cada resposta.

Escolha o nível

Para quem é

Buscamos na base: quem é o aluno deste curso?

Cada documento recuperado é um perfil real de quem nos procura. O trecho citado é o que importa.

Esse curso é pra mim?top-k = 6

6 trechos relevantes em 6 documentos da base · ordenados por similaridade

perfil-01.pdf

trecho 1 · pág. 1

pdf

Você tem toneladas de documentos internos e quer um assistente que realmente os conheça

similaridade0,96

perfil-02.xlsx

trecho 2 · pág. 2

xlsx

Você já usou ChatGPT mas precisa que a IA responda com os dados específicos da sua empresa

similaridade0,93

perfil-03.docx

trecho 3 · pág. 3

docx

Você é engenheiro, analista ou cientista de dados que quer dominar a stack RAG de ponta a ponta

similaridade0,90

perfil-04.md

trecho 4 · pág. 1

Você quer construir chatbots corporativos sem vazar documentos confidenciais para APIs externas

similaridade0,87

perfil-05.pdf

trecho 5 · pág. 2

pdf

Você já tentou plugar PDFs no GPT e os resultados foram imprecisos ou alucinados

similaridade0,84

perfil-06.xlsx

trecho 6 · pág. 3

xlsx

Você quer entregar produtos de IA com base em conhecimento proprietário e se destacar no mercado

similaridade0,81

Conteúdo programático

O curso segue o pipeline de um RAG

Cada módulo é um pedaço indexado da trilha. No fim, a resposta cita os módulos que a sustentam.

Pra quem é este nível: Já uso no dia a dia, mas quero ir mais fundo e trabalhar de forma mais eficiente

1IngestãoPDFs, planilhas e páginas
2Pedaçoschunking com sobreposição
3Embeddingstexto vira vetor
4Buscatop-k e reranking
5Respostacom a fonte citada

índice: intermediário 6 pedaços 48 aulas

chunk_01

[1]Fundamentos de RAG e Arquitetura do Pipeline

O que é Retrieval-Augmented Generation e por que supera o fine-tuning para dados privados
Componentes do pipeline RAG: ingestão, chunking, embedding, indexação, recuperação e geração
Limitações do contexto de LLMs e por que RAG resolve o problema de documentos longos
Comparação de abordagens: RAG naive vs RAG avançado vs GraphRAG
Configurando ambiente Python com LangChain 0.3, OpenAI SDK e dependências RAG

chunk_02

[2]Chunking, Embedding e Indexação de Documentos

Estratégias de chunking: fixed-size, recursive, semantic e parent-document chunker
Trade-offs de tamanho de chunk: granularidade vs contexto (chunk_size e chunk_overlap)
Modelos de embedding: text-embedding-3-small, text-embedding-3-large e modelos open-source
Como embeddings capturam semântica e por que cosine similarity funciona
Indexando documentos no Chroma DB localmente com LangChain
Processando PDFs, Word, HTML e CSVs com LangChain document loaders

chunk_03

[3]Retrieval: Estratégias de Busca e Reranking

Busca por similaridade vetorial (dense retrieval) na prática
BM25 e busca híbrida: combinando busca léxica e semântica
Maximum Marginal Relevance (MMR) para diversificar resultados recuperados
Reranking com Cohere Rerank e cross-encoders para melhorar precisão
Self-query retriever: deixando o LLM gerar filtros de metadados automaticamente
Avaliando qualidade do retrieval com métricas de recall e precision

chunk_04

[4]Geração: Construindo o Pipeline QA com LangChain

RetrievalQA chain vs LCEL (LangChain Expression Language): quando usar cada um
Construindo um chain LCEL com runnable passthrough, retriever e prompt template
Prompt engineering para sistemas RAG: instrução, contexto e pergunta
Histórico de conversa em RAG: ConversationalRetrievalChain e memória
Citação de fontes: forçar o LLM a indicar os trechos usados na resposta
Streaming de respostas para UX responsiva em aplicações web

chunk_05

[5]Avaliação e Debugging de Sistemas RAG

Avaliação RAG com RAGAS: faithfulness, answer relevancy e context recall
Construindo golden dataset de perguntas e respostas esperadas para benchmarking
Debugging de alucinações: quando o LLM ignora o contexto recuperado
LangSmith: rastreando e inspecionando cada etapa do pipeline em produção
Estratégias de melhoria iterativa baseadas em métricas de avaliação

chunk_06

[6]Projeto Intermediário: Chatbot sobre Documentos da Empresa

Definindo escopo: base de conhecimento, casos de uso e critérios de aceitação
Ingestão de documentos reais: PDFs, manuais, políticas internas e FAQs
Construindo interface com Streamlit ou Gradio para demonstração
Testando com perguntas reais e iterando sobre chunking e prompts
Preparando demonstração do protótipo para stakeholders

Resposta gerada · o que você consegue ao final do nível

Construir pipelines RAG completos do zero com LangChain, bancos vetoriais e LLMs, entregando um chatbot funcional capaz de responder perguntas sobre documentos reais com alta precisão

Fontes:[1][2][3][4][5][6]

Stack usada neste nível (9)

PythonLangChain 0.3OpenAI APIChroma DBRAGASLangSmithCohere RerankStreamlitGradio

Por que a Santos Tech

Mais do que um curso — um método

Aula Individual

Só você e o professor — foco total, sem fila de dúvidas.

Horário Flexível

Você define o dia, o horário e a frequência — sua rotina manda.

Reagendamento sem Custo

Precisou faltar? Avisa e remarcamos — sem burocracia, sem penalidade.

Aulas Gravadas a Pedido

Solicite a gravação de qualquer aula e revise quando quiser.

Aula Online se Precisar

Se não puder vir presencialmente, a aula acontece online ao vivo — ou é gravada e enviada.

Certificado Reconhecido

Válido em todo o Brasil.

100% Prático

Mão na massa desde a primeira aula.

Trilha Estruturada

Do básico ao projeto final sem lacunas.

Exercícios Contextualizados

Exercícios semanais alinhados ao tópico da sua aula — você pratica exatamente o que acabou de aprender.

Conteúdo Sempre Atualizado

Currículo revisado continuamente para refletir o que o mercado realmente exige hoje.

Quem está do outro lado da mesa

Critério rigoroso de contratação — não contratamos por disponibilidade.

Competência técnica comprovada nas ferramentas que ensina
Experiência prática no mercado — não só teoria
Habilidade pedagógica exigida: não basta saber, precisa saber ensinar
Atualização contínua com as demandas reais do mercado

O que você recebe ao concluir

Certificado emitido pela Santos Tech, reconhecido em todo o território nacional.

Mas o que realmente importa é o que você consegue fazer depois. Cada aula é projetada pra entregar habilidade aplicável — o papel prova que você concluiu, a habilidade prova que você aprendeu.

Formato

Como as aulas funcionam

Aula individual

Você não compete atenção com ninguém. O professor é só seu durante toda a aula.

Horário flexível

Segunda a sábado, das 8h às 22h — você agenda o dia e o horário que funcionam pra você.

100% presencial

Ribeirão Preto/SP — Av. Nove de Julho, 1992 · Jardim América.

Investimento

Escolha o seu plano

Intermediário

48 aulas

Construir pipelines RAG completos do zero com LangChain, bancos vetoriais e LLMs, entregando um chatbot funcional capaz de responder perguntas sobre documentos reais com alta precisão

R$ 505,54

12x sem juros no cartão

ou R$ 6.066,48 à vista

Intensivo (sugerido)~3 meses

Padrão (2×/semana)~6 meses

Quero o Intermediário

Profissional + IA

72 aulas

Arquitetar e colocar em produção sistemas RAG avançados com GraphRAG, agentes com ferramentas, bancos vetoriais escaláveis e pipelines de avaliação contínua, entregando um produto de IA robusto e pronto para uso corporativo

R$ 758,31

12x sem juros no cartão

ou R$ 9.099,72 à vista

Intensivo (sugerido)~3 meses

Padrão (2×/semana)~9 meses

Quero o Profissional + IA

Custos únicos — pagos uma vez só

Matrícula

R$ 199,90

Material didático

R$ 389,90

Pix · Crédito em até 12x sem juros · Débito · Boleto · Dinheiro em espécie

Não se encaixa em nenhum nível?

Não importa se você está no zero absoluto, já domina parte do conteúdo ou quer pular etapas que já conhece. Como as aulas são individuais, o professor avalia o seu nível na primeira aula e monta o percurso certo pra você — sem revisitar o que você já sabe, sem pular o que você ainda precisa aprender.

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Dúvidas frequentes

Perguntas frequentes

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