O roteiro definitivo de engenharia de IA full-stack para ir de 0 a 100. Este é o caminho mapeado exato sobre o que realmente é necessário para ir de Engenheiro de IA Iniciante → Full-Stack. > Comece com os Fundamentos de Codificação. > Aprenda Python, Bash, Git e testes. > Todo engenheiro de IA forte começa com os fundamentos. > Saiba como interagir com modelos entendendo as APIs do LLM. > Isso ensinará saídas estruturadas, cache, prompts do sistema, etc. > APIs são ótimas, mas os LLMs brutos ainda precisam das informações mais recentes para serem eficazes. > Saiba como os LLMs geralmente são aumentados com mais informações/padrões. > Isso ensinará o básico de ajuste fino, RAG, engenharia de prompt/contexto, etc. > LLMs fortes são inúteis sem contexto. É aí que as técnicas de recuperação ajudam. > Aprenda sobre bancos de dados vetoriais, recuperação híbrida, estratégias de indexação, etc. > Quando a recuperação estiver sólida, vá para o RAG. > Aprenda a criar pipelines de recuperação + geração, reclassificação e recuperação em várias etapas usando estruturas de orquestração populares. > Agora, entre nos Agentes de IA, onde a IA passa de responder para agir. > Aprenda memória, sistemas multiagentes, design human-in-the-loop, padrões agenciais, etc. > Saiba como enviar em produção com a infraestrutura. > Isso ensinará CI/CD, contêineres, roteamento de modelos, Kubernetes e implantação em escala. > Foco em Observabilidade e Avaliação. > Aprenda a criar conjuntos de dados de avaliação, LLM como juiz, rastreamento, instrumentação e pipelines de avaliação contínua. ...