A implementação de RAG (Retrieval-Augmented Generation) personalizada para um cliente, no contexto de uma atuação de engenharia de campo (FDE), começa com uma solicitação do cliente, dados desorganizados e a necessidade de entregar uma solução confiável. Este curso demonstra como transformar esse cenário em um sistema de recuperação de informações que apresente requisitos claros, respostas fundamentadas, critérios de avaliação definidos em conjunto com o cliente e mecanismos de segurança (guardrails) para produção. O conteúdo é voltado para engenheiros de campo, equipes de produto que atuam diretamente com clientes e qualquer profissional que precise fazer o RAG funcionar em um ambiente real e específico, indo além de simples demonstrações.
O curso aborda o levantamento de requisitos, inventário de dados, estratégia de indexação, recuperação e reclassificação (*reranking*), fundamentação das respostas (*grounding*) e avaliação com base nas definições de correção do cliente. Também trata da arquitetura de implantação, monitoramento, depuração de alucinações e falhas, um estudo de caso sobre pré-autorização na área da saúde e a iteração pós-lançamento com base no feedback do cliente.