Módulo 1: Fundamentos de IA Generativa e No-Code 

• O que é IA Generativa
• Exemplos práticos em áreas de negócios
• Conceito de LLM e ChatGPT
• O que é desenvolvimento no-code e low-code
• Demonstrações rápidas

Módulo 2: Primeiros Passos no LangFlow

• Interface
• Blocos principais
• Conexões
• Criando o primeiro fluxo simples
• Entradas e saídas
  Prática rápida: Criar um mini-chatbot no LangFlow

Módulo 3: Conceito de RAG e Documentos Empresariais 

• O que é RAG
• Por que empresas usam RAG em vez de LLM puro
• Bases de documentos (PDF, PowerPoint, Excel, políticas internas)
• Como criar embeddings no LangFlow
• VectorStores no LangFlow

Módulo 4: Construindo Sistemas RAG Profissionais

• Pipeline completo no LangFlow
• Entrada → Embedding → Busca → Resposta
• Como treinar com documentos internos
• Filtragem e ajustes 

  Módulo 5: Conceito de agente

• Ferramentas (Tools)
• Agentes que acessam e manipulam arquivos
• Agentes com memória
• Agentes que executam rotinas de negócio

 Módulo 6: Aplicações por Área de Negócio

Casos práticos:

RH

• Agente para triagem de currículos
• RAG para políticas de RH e onboarding

Logística

• RAG para tabelas de fornecedores
• Agente para análise de atrasos e SLA

Financeiro & Contábil

• Análises automatizadas
• Explicando balanços e DRE
• Auditoria inteligente com agentes

Administração

• Robô para relatórios gerenciais
• Painéis e resumos automáticos

• Módulo 7:  Projeto Final 

  Objetivo: Criar um sistema completo de IA para o negócio

  O projeto deve incluir:

  • Um fluxo RAG
  • Um agente inteligente
  • Entrada de documentos
  • Personalização para a área do participante

  Demonstração do fluxo funcionando

  Módulo 8: Governança, Ética e Encerramento

  • Segurança da informação
  • Privacidade e LGPD
  • Como avaliar riscos
  • Boas práticas de uso
  • Entrega de certificado (opcional)
  • Feedback e foto final do curso