Arco 3: RAG e Spring AI

Página principal e informações gerais sobre o Arco 3 - Disciplina de Inteligência Artificial II.

🎯 Objetivos e Estratégia do Módulo

Neste arco final (antes dos projetos), os alunos irão conectar a IA generativa com dados corporativos de forma robusta e escalável. O módulo foca nas seguintes etapas: 1. Modelos e Prompts (Aulas 15 e 16): Dominando o consumo de APIs de IA Generativa e as melhores práticas em Prompt Engineering. 2. RAG na Essência (Aula 17): Construindo a Geração Aumentada por Recuperação “artesanalmente” em Python para total domínio dos fundamentos. 3. Escala Corporativa (Aulas 18 a 20): A transição marcante para a Engenharia de Software robusta, recriando o sistema de IA no ecossistema Java utilizando o Spring AI e entregando produtos finalizados. 4. Entrega Final (Aulas 21 e 22): Refinamento do Backend Especialista para o Trabalho Prático 2 (TP2).

Este módulo sela a proposta da disciplina: formar não apenas pesquisadores, mas engenheiros de software capazes de integrar inteligência artificial moderna a arquiteturas empresariais sólidas.

Arco 3: RAG e Spring AI

Entrando no mundo corporativo e na Inteligência Artificial Generativa.

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Materiais Didáticos

Abaixo estão disponibilizados os materiais teóricos e práticos de apoio para cada uma das aulas do Arco 3:

Encontro	Tema	📖 Capítulo	📊 Slides	🧪 Laboratório
Aula 15	APIs e Prompts Básicos	Capítulo 15	Slides 15	Roteiro 15
Aula 16	Prompt Engineering Sistêmico	Capítulo 16	Slides 16	Roteiro 16
Aula 17	RAG Parte 1 (A Magia Feita à Mão em Python)	Capítulo 17	Slides 17	Roteiro 17
Aula 18	A Virada de Chave (Bem-vindos ao Spring AI)	Capítulo 18	Slides 18	Roteiro 18
Aula 19	O RAG Corporativo (Spring AI na Prática)	Capítulo 19	Slides 19	Roteiro 19
Aula 20	O “Fator Uau!” (Consumindo a API)	Capítulo 20	Slides 20	Roteiro 20
Aula 21	Fechamento e Ajustes do Backend Especialista (TP 2) - Parte 1	Capítulo 21	Slides 21	Roteiro 21
Aula 22	Fechamento e Ajustes do Backend Especialista (TP 2) - Parte 2	Capítulo 22	Slides 22	Roteiro 22