Módulo 1 – Fundamentos de IA Generativa e No-Code

• O que é IA Generativa
• Exemplos práticos aplicados às áreas de negócio
• Conceito de LLM e ChatGPT
• O que é desenvolvimento no-code e low-code
• Demonstrações práticas iniciais

Módulo 2 – Primeiros Passos no LangFlow

• Apresentação da interface
• Principais blocos
• Conexões entre componentes
• Criação do primeiro fluxo simples

Módulo 3 – Conceito de RAG e Documentos Empresariais

• O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• Por que empresas utilizam RAG em vez de LLM puro
• Bases de documentos: PDF, PowerPoint, Excel e políticas internas
• Criação de embeddings no LangFlow
• Introdução a Vector Stores no LangFlow

Módulo 4 – Construindo Sistemas RAG Profissionais

• Estrutura de um pipeline completo no LangFlow
• Fluxo: Entrada → Embedding → Busca → Resposta
• Treinamento com documentos internos
• Técnicas de filtragem e ajustes

Módulo 5 – Criando Agentes Inteligentes

• Conceito de agentes de IA
• Uso de ferramentas (tools)
• Agentes que acessam e manipulam arquivos
• Agentes com memória
• Automação de rotinas de negócio com agentes

Módulo 6 – Aplicações por Área de Negócio

RH

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

Logística

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

Financeiro & Contábil

• Análises automatizadas
• Explicação de balanços e DRE
• Auditoria inteligente com agentes

Administração

• Automação de relatórios gerenciais
• Criação de painéis e resumos automáticos

Módulo 7 – Sistema Completo de IA para o Negócio

• Construção de um fluxo completo com RAG
• Desenvolvimento de um agente inteligente
• Integração com entrada de documentos
• Personalização para a área de atuação do participante
• Demonstração prática do sistema em funcionamento

Módulo 8 – Governança, Ética e Encerramento

• Segurança da informação
• Privacidade e LGPD
• Avaliação de riscos no uso de IA
• Boas práticas e recomendações finais