Introdução

Olá e seja bem-vindo(a) ao curso Inteligência Artificial Generativa para Devs .NET! Eu sou André Baltieri, ou balta, 13x Microsoft MVP, e vou te acompanhar nesta jornada prática para integrar IA Generativa de ponta a ponta em aplicações .NET usando Semantic Kernel e Ollama — com RAGs, busca vetorial e modelos multi-modal.

O problema

O boom da IA Generativa abriu um leque de possibilidades, mas a maioria dos desenvolvedores .NET se sente fora da conversa, presos à APIs e estratégias complexas. Como podemos ir além do prompt-response e construir aplicações robustas, que não dependam apenas de serviços de terceiros? A necessidade de uma infraestrutura local, a integração de diferentes modelos, a criação de sistemas de busca avançada (como RAGs) e a implementação de recursos como plugins e embeddings se tornaram barreiras, dificultando a criação de soluções reais e escaláveis.

O que vamos aprender?

Neste curso, você vai dominar o uso de IA Generativa com .NET do zero ao avançado, sempre com foco em boas práticas, performance e manutenibilidade:

• Instalação e configuração de uma infraestrutura local com Ollama para rodar modelos de IA de forma eficiente.
• Semantic Kernel para orquestrar e conectar diferentes modelos de linguagem e funcionalidades.
• Criação de plugins para estender as capacidades dos modelos de IA e integrá-los às suas aplicações.
• IA multi-modal na prática, explorando a capacidade de modelos que combinam texto e imagens.
• Revisão completa de um sistema de RAG (Retrieval-Augmented Generation), entendendo como o seu código de fato busca, processa e usa dados para gerar respostas.
• Busca vetorial e embeddings, e como usar PgVector para criar sistemas de busca semântica em seu banco de dados.
• Mapeamento, armazenamento e busca de embeddings de forma performática e segura.

Para quem é este curso?

Este curso é para desenvolvedores .NET que desejam:

• Sair do básico e usar IA Generativa de forma profissional.
• Criar aplicações complexas e robustas, indo além do Hello World da IA.
• Integrar modelos de IA de ponta, inclusive de forma local, com Ollama.
• Dominar a busca vetorial e RAGs com PgVector e Semantic Kernel.