Visão Geral

Este curso aborda os fundamentos, arquitetura, implementação e operação de bancos de dados vetoriais utilizados em aplicações modernas de Inteligência Artificial. O participante aprenderá como armazenar, indexar e recuperar embeddings de forma eficiente para suportar casos de uso como Retrieval-Augmented Generation (RAG), busca semântica, sistemas de recomendação, agentes de IA e aplicações baseadas em Large Language Models (LLMs). O curso explora as principais plataformas do mercado, estratégias de indexação, otimização de consultas, escalabilidade, segurança e governança de dados vetoriais em ambientes corporativos.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos dos bancos de dados vetoriais
• Trabalhar com embeddings e busca por similaridade
• Implementar soluções de recuperação semântica para IA
• Projetar arquiteturas escaláveis para armazenamento vetorial
• Integrar bancos vetoriais com aplicações RAG e LLMs
• Aplicar práticas de segurança, governança e otimização de desempenho

Publico Alvo

• Engenheiros de IA e Machine Learning
• Desenvolvedores de aplicações baseadas em LLMs
• Arquitetos de Soluções
• Cientistas de Dados
• Profissionais de LLMOps e MLOps
• Administradores de bancos de dados e plataformas de dados

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Inteligência Artificial
• Familiaridade com conceitos de Machine Learning
• Noções de bancos de dados relacionais e NoSQL
• Conhecimentos básicos de APIs e desenvolvimento de software

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Vector Databases

1. Evolution of data storage for AI
2. Fundamentals of vector databases
3. Vector search concepts
4. AI and Generative AI use cases
5. Benefits and limitations
6. Vector database ecosystem overview

Module 2: Embeddings Fundamentals

1. Understanding embeddings
2. Text embeddings
3. Image embeddings
4. Embedding generation models
5. Similarity and distance calculations
6. Embedding quality evaluation

Module 3: Vector Mathematics and Similarity Search

1. Vector space concepts
2. Cosine similarity
3. Euclidean distance
4. Dot product similarity
5. Nearest neighbor search
6. Similarity ranking techniques

Module 4: Vector Indexing Techniques

1. Indexing fundamentals
2. Approximate Nearest Neighbor (ANN)
3. HNSW indexing
4. IVF indexing
5. Product Quantization concepts
6. Performance optimization strategies

Module 5: Popular Vector Database Platforms

1. Pinecone architecture
2. Weaviate fundamentals
3. Milvus platform overview
4. Qdrant architecture
5. Chroma database concepts
6. Platform comparison methodologies

Module 6: Data Ingestion and Management

1. Embedding pipelines
2. Data ingestion workflows
3. Metadata management
4. Data synchronization techniques
5. Data lifecycle management
6. Versioning strategies

Module 7: Semantic Search Architectures

1. Semantic search fundamentals
2. Enterprise search solutions
3. Hybrid search architectures
4. Query optimization techniques
5. Search relevance improvement
6. Search performance evaluation

Module 8: Vector Databases for RAG

1. RAG architecture integration
2. Knowledge retrieval workflows
3. Context enrichment strategies
4. Retrieval optimization techniques
5. Grounded response generation
6. Enterprise RAG use cases

Module 9: Scalability and Performance Engineering

1. Distributed vector databases
2. Horizontal scaling techniques
3. Capacity planning
4. Query performance optimization
5. Resource utilization management
6. Cost optimization strategies

Module 10: Security and Governance

1. Data protection principles
2. Access control mechanisms
3. Multi-tenant architectures
4. Compliance requirements
5. Governance frameworks
6. Audit and monitoring practices

Module 11: Enterprise Integration Patterns

1. API integration strategies
2. LLM integration architectures
3. Agentic AI integration
4. Data platform connectivity
5. Cloud-native deployment patterns
6. Enterprise architecture considerations

Module 12: Vector Databases for AI Workshop

1. Embedding generation exercises
2. Vector indexing laboratories
3. Semantic search implementation
4. RAG integration projects
5. Performance tuning activities
6. Final vector database solution project