Como Provar Que Sua IA Funciona (Volume 3) | Coleção QA & IA - Benchmarks, Golden Datasets, LLM-as-a-Judge e Avaliações Profissionais para LLMs, RAG e Agentes - Bônus Por Tempo Limitado Volumes 1 e 2 da Coleção IA e QA
Sua IA parece boa. Mas você consegue provar isso com dado, não com achismo?
A maioria dos times de IA não sabe responder essa pergunta: não têm golden dataset, não sabem calibrar um LLM-as-a-Judge, não sabem separar se o problema é no retrieval ou na geração de um RAG.
O QA que Testa a IA - Volume 3 é o material mais completo em português sobre avaliação de qualidade de sistemas de IA Generativa — do zero absoluto até nível avançado.
O QUE VOCÊ VAI DOMINAR:
- Golden Datasets e avaliação humana calibrada (Cohen's Kappa)
- LLM-as-a-Judge sem viés de auto-preferência
- Métricas de RAG: Faithfulness, Context Precision, Context Recall
- 7 capítulos práticos com as ferramentas que o mercado usa: DeepEval, Ragas, Promptfoo, OpenAI Evals, LangSmith, Phoenix, Confident AI
- Benchmarks proprietários e CI/CD com gate de qualidade
- Um capítulo inteiro de Python do zero, para quem nunca programou
DIFERENCIAL: 19 projetos reais no GitHub
Cada capítulo termina em um repositório completo, testado, pronto para você publicar no seu próprio GitHub. O capítulo final integra tudo em um único pipeline de portfólio — o artefato que você leva para uma entrevista de QA Lead ou Arquiteto de Qualidade de IA.
Não é teoria isolada. É prático: código comentado, estudo de caso real, projeto para portfólio em cada capítulo, seguindo sempre a mesma estrutura: conceitos, exemplos, diagramas, código, armadilhas comuns, checklist e exercícios.
PARA QUEM É:
QA Júnior, Pleno, Sênior ou Lead. SDET. Engenheiro de Teste. Desenvolvedor ou Engenheiro de IA. Começa do absoluto zero e termina em nível avançado — sem pular etapas.
