Who is Fernando F. Azevedo?

Fernando F. Azevedo is a Senior Solutions Architect at Banco Itaú with 16+ years of experience across AWS, event-driven architecture, DevSecOps, Data Mesh, AI and financial systems.

What technical topics does Fernando work with?

Fernando works with AWS, Kubernetes, Kafka, Data Mesh, Amazon Bedrock, RAG, DevSecOps, observability, financial systems and architecture communication using C4, ADRs and trade-off analysis.

Is Fernando available for professional conversations?

Fernando is currently building at Banco Itaú and is open to thoughtful conversations about architecture, cloud, AI, engineering leadership, community, podcasts and technical collaboration.

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RAG de Produção na AWS

Do chunking à avaliação: como construir Retrieval-Augmented Generation confiável, barato e observável na AWS — busca híbrida, reranking, Knowledge Bases, OpenSearch e guardrails.

12 aulas ~4h Certificado

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01. Por que RAG: o problema de conhecimento dos LLMs

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01. Por que RAG: o problema de conhecimento dos LLMs

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O que você vai saber fazer

Explicar o pipeline RAG ponta-a-ponta e cada decisão de design.
Escolher estratégias de chunking e de busca (vetorial, keyword, híbrida) com critério.
Aplicar reranking, query rewriting e RAG agêntico para elevar a qualidade.
Avaliar um sistema RAG (faithfulness, relevância, custo e latência).
Montar RAG na AWS com Bedrock Knowledge Bases e OpenSearch, com citações e guardrails.
Levar RAG a produção: custo/FinOps, latência, cache, segurança e observabilidade.

Conteúdo

Módulo 1

Fundamentos do RAG

Por que RAG, embeddings e busca vetorial, chunking e o pipeline ponta-a-ponta.

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Módulo 2

Recuperação de qualidade

Busca híbrida, reranking, metadados, RAG avançado/agêntico e avaliação.

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Módulo 3

RAG em produção na AWS

Bedrock Knowledge Bases, vector stores, citações/guardrails, custo e operação.

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RAG de Produção na AWS

Concluiu o curso RAG de Produção na AWS e foi aprovado no exame final, dominando recuperação de qualidade, avaliação e a arquitetura de RAG na AWS (Bedrock Knowledge Bases, OpenSearch, guardrails, custo e observabilidade).

Exame final bloqueado

Conclua as 12 aulas (leia ou ouça, e faça os quizzes) para liberar o exame final e conquistar seu certificado.

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Explicar o pipeline RAG ponta-a-ponta e cada decisão de design.

Escolher estratégias de chunking e de busca (vetorial, keyword, híbrida) com critério.

Aplicar reranking, query rewriting e RAG agêntico para elevar a qualidade.

Avaliar um sistema RAG (faithfulness, relevância, custo e latência).

Montar RAG na AWS com Bedrock Knowledge Bases e OpenSearch, com citações e guardrails.

Levar RAG a produção: custo/FinOps, latência, cache, segurança e observabilidade.

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