Você conecta modelos, bancos de dados e APIs em fluxos de IA corporativa. O curso vai dos conceitos de LangChain até a integração segura em sistemas empresariais. O que você vai fazer Analisar requisitos e desenhar fluxos de IA com…
LangChain resolve o desafio de orquestrar LLMs, dados e APIs em fluxos produtivos, indo além do uso isolado dos modelos. Ele permite criar pipelines de IA que conectam fontes corporativas, bancos de dados e serviços externos de forma modular e auditável.
O FastAPI evolui rápido: novas versões trazem mudanças que afetam segurança, performance e integrações. Entenda as principais novidades recentes, tendências do ecossistema e como acompanhar releases sem ser pego de surpresa.
Aproveitar async/await no FastAPI é fundamental para escalar APIs REST sob carga. Esta lição mostra quando usar async, limitações de dependências síncronas, como testar performance com locust e os desafios de concorrência com bancos de dados.
Integrar FastAPI a sistemas legados exige cuidados extras com segurança, consistência de dados e interoperabilidade. Adaptadores, camadas anti-corrupção e testes de integração são essenciais para evitar vazamentos de complexidade e riscos em ambientes mistos.
Implementar um CRUD de clientes seguro exige modelagem clara, endpoints protegidos por JWT, validação rigorosa e testes de integração. FastAPI oferece recursos nativos para cada etapa, mas só a combinação correta garante segurança e robustez.
Padronizar as respostas de uma API FastAPI é fundamental para facilitar a integração de clientes e garantir rastreabilidade. O uso de envelopes de resposta, mensagens de erro claras e códigos customizados eleva o padrão técnico e reduz ambiguidades.
Versionar APIs REST é essencial para manter compatibilidade e permitir evolução sem impactar clientes existentes. Nesta lição, você aprende padrões de versionamento, depreciação, comunicação de mudanças e como documentar múltiplas versões no FastAPI.
O cache reduz a latência das APIs FastAPI, mas exige atenção à consistência dos dados. Aprenda a implementar cache em memória e distribuído (Redis), configurar expiração e invalidação, e evitar armadilhas comuns de desatualização.
Escalar APIs FastAPI exige entender o papel de workers, threads e processos. O paralelismo real depende do tipo de carga: I/O ou CPU, e da configuração correta do servidor Uvicorn.
Provisionar ambientes reprodutíveis é essencial para evitar surpresas entre desenvolvimento, teste e produção. Com Docker Compose, você garante que a aplicação FastAPI e seus serviços dependentes rodem de forma idêntica em qualquer máquina, reduzindo erros de configuração e facilitando a automação.
Automatizar o ciclo de vida de APIs FastAPI com GitHub Actions elimina erros manuais e acelera entregas. Workflows YAML permitem build, testes e deploy de forma reprodutível, com rollback seguro e rastreável.
Testes automatizados são a barreira entre seu código e o caos em produção. Nesta lição, você aprende a cobrir APIs FastAPI com pytest e httpx, diferencia testes de unidade e integração, usa mocks e mede cobertura, evitando surpresas após o deploy.
