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IA, Machine Learning e LLMs

Ollama em produção: rodando LLMs locais em ambientes privados e offline
IA, Machine Learning e LLMs

Ollama em produção: rodando LLMs locais em ambientes privados e offline

A adoção de Large Language Models (LLMs) em ambientes corporativos enfrenta desafios críticos de privacidade, conformidade e custos. Rodar modelos localmente com Ollama elimina a dependência de APIs externas, garantindo que dados sensíveis nunca deixem o perímetro da organização. Em setores regulados como saúde, finanças e governo, onde a LGPD e o GDPR exigem controle rigoroso sobre informações, essa abordagem não é apenas vantajosa — é obrigatória.

17/05/2024
Streaming de respostas de LLMs no backend com Node.js e FastAPI
IA, Machine Learning e LLMs 12/04/2024

Streaming de respostas de LLMs no backend com Node.js e FastAPI

Streaming de respostas é a técnica de enviar dados incrementalmente do servidor para o cliente conforme são gerados, em vez de aguardar a conclusão completa do processamento. Em chatbots baseados em LLMs, isso permite que o usuário veja o texto sendo "digitado" em tempo real, reduzindo a latência percebida de 5-15 segundos para milissegundos iniciais. Estudos de UX mostram que a exibição progressiva aumenta a taxa de retenção em até 40% e melhora a sensação de interatividade.

RAG na prática: adicione contexto privado ao seu LLM com pgvector
IA, Machine Learning e LLMs 01/03/2024

RAG na prática: adicione contexto privado ao seu LLM com pgvector

Os modelos de linguagem de grande escala (LLMs) possuem uma limitação estrutural: seu conhecimento é estático, congelado na data de corte do treinamento. Um modelo treinado até 2023 não sabe sobre eventos de 2024, e, mais criticamente, não tem acesso a documentos internos da sua empresa, bases de conhecimento proprietárias ou dados sensíveis que nunca foram públicos. Isso gera dois problemas graves: alucinações (invenção de fatos) e incapacidade de responder sobre informações específicas do domí

Como usar o Instructor para extrair dados estruturados de LLMs
IA, Machine Learning e LLMs 04/02/2024

Como usar o Instructor para extrair dados estruturados de LLMs

O Instructor é uma biblioteca Python que revoluciona a forma como extraímos dados estruturados de Large Language Models (LLMs). Em vez de depender de prompts verbosos e parsing manual de JSON, o Instructor permite definir esquemas de dados com Pydantic e garante que a saída do modelo seja validada automaticamente.

Como usar IA generativa para acelerar o desenvolvimento
IA, Machine Learning e LLMs 04/02/2024

Como usar IA generativa para acelerar o desenvolvimento

A IA generativa representa um salto evolutivo na forma como desenvolvedores interagem com código e ferramentas. Diferente de assistentes tradicionais baseados em regras fixas, modelos como GPT-4, Claude e Gemini compreendem contexto, intenção e linguagem natural para produzir saídas originais — incluindo código funcional, documentação técnica e análises de erro.

Introdução ao CrewAI para orquestração de múltiplos agentes de IA
IA, Machine Learning e LLMs 11/12/2023

Introdução ao CrewAI para orquestração de múltiplos agentes de IA

CrewAI é um framework de código aberto para orquestração de múltiplos agentes de inteligência artificial. Ele permite que desenvolvedores criem equipes de agentes LLM (Large Language Models) que trabalham de forma colaborativa para executar tarefas complexas. Inspirado no conceito de "crews" (equipes), o framework gerencia automaticamente a comunicação entre agentes, a delegação de tarefas e a consolidação de resultados.

Como usar embeddings para deduplicação semântica de conteúdo
IA, Machine Learning e LLMs 19/10/2023

Como usar embeddings para deduplicação semântica de conteúdo

A deduplicação semântica é o processo de identificar e remover conteúdo que transmite o mesmo significado, mesmo quando expresso com palavras diferentes. Métodos tradicionais baseados em hash (como SHA-256) ou similaridade exata de strings falham porque consideram "gato comeu o rato" e "o felino devorou o roedor" como textos completamente distintos, quando semanticamente são equivalentes.

Dify e Flowise: plataformas no-code para pipelines de IA com código
IA, Machine Learning e LLMs 31/08/2023

Dify e Flowise: plataformas no-code para pipelines de IA com código

O desenvolvimento de aplicações baseadas em Large Language Models (LLMs) tradicionalmente exige conhecimento profundo em Python, APIs e frameworks como LangChain. No entanto, o surgimento de plataformas no-code como Dify e Flowise está democratizando o acesso à inteligência artificial, permitindo que profissionais de negócios, analistas de dados e até mesmo desenvolvedores acelerem a criação de pipelines complexos sem escrever centenas de linhas de código. Essas ferramentas oferecem interfaces v

Como usar o Anthropic Claude API em aplicações de produção
IA, Machine Learning e LLMs 19/08/2023

Como usar o Anthropic Claude API em aplicações de produção

A Anthropic Claude API oferece acesso aos modelos Claude 3 — Opus, Sonnet e Haiku — cada um otimizado para diferentes equilíbrios entre capacidade, velocidade e custo. Em produção, a diferença entre um protótipo e um sistema robusto é substancial: requisitos de escalabilidade, latência previsível e controle de custos tornam-se críticos.

Ética na IA: viés algorítmico e responsabilidade do dev
IA, Machine Learning e LLMs 02/08/2023

Ética na IA: viés algorítmico e responsabilidade do dev

A ética algorítmica é o ramo da filosofia aplicada que examina as implicações morais dos sistemas de inteligência artificial durante todo o ciclo de vida do software — desde a coleta de dados até o deploy e monitoramento contínuo. Diferente da ética normativa, que define deveres abstratos ("não causar dano"), a ética aplicada no contexto de IA exige decisões concretas sobre trade-offs entre precisão, privacidade e justiça.