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Inteligência Artificial
Guias, tendências e aplicações de inteligência artificial para negócios, produto e engenharia.
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Roteamento de LLMs: como enviar cada tarefa ao modelo certo Rotear chamadas de LLM por complexidade reduz custo e latência sem sacrificar qualidade. Veja como definir critérios, medir e evitar erros comuns. -
Guardrails de IA: o que são e como validar em tempo real Guardrail é a checagem que roda antes e depois de o modelo responder. Veja os quatro tipos, o que cada um pega e quanto custa de latência. -
Detecção de drift: quando o modelo de ML para de servir Detecção de drift mostra quando seu modelo de ML deixou de servir com dados novos. Veja os sinais, as métricas certas e como reagir a tempo. -
Avaliação de LLM em produção: como medir o que importa Avaliação de LLM em produção precisa de rubrica, juiz automático e amostra humana. Veja como estruturar a camada que sobrevive em produção real. -
Busca semântica com embeddings: quando usar e medir Embedding transforma texto em vetor e a busca semântica compara vetores. Veja quando ela ganha da busca por palavra e como medir o acerto. -
Prompt caching para LLMs: como parar de pagar pelo mesmo token duas vezes A fatura de LLM subiu de novo e a sugestão óbvia é trocar de modelo. Mas o problema quase sempre está antes disso: você está processando o mesmo conteúdo... -
Feature Store para ML: vale o investimento ou é overhead? Feature store centraliza features de ML e reduz retrabalho em times que escalam. Sem volume de modelos em produção, a adoção gera complexidade sem retorno. -
Janela de contexto de LLMs: o que realmente importa e como não desperdiçar tokens Mandar mais texto para um LLM não garante resposta melhor. Entenda como funciona a janela de contexto e como decidir o que realmente entra nela. -
Banco de dados vetorial: pgvector ou banco dedicado (como decidir sem over-engineering) Entenda quando o pgvector resolve e quando um banco vetorial dedicado como Qdrant ou Pinecone realmente faz diferenca, com criterios praticos para tomar essa... -
Como monitorar custo e latência de LLMs antes da conta sair do controle Custo por request, latência por rota, taxa de erro e cache hit rate: o mínimo que você precisa medir em produção para não descobrir o problema só quando a... -
Prompt engineering vs fine-tuning: quando treinar um modelo e quando não treinar Prompt engineering vs fine-tuning: quase tudo que parece pedir treino resolve com prompt bem iterado. O critério prático, com número de exemplos, custo e... -
Quando retreinar um modelo de IA: os sinais que antecipam a degradação antes que o usuário perceba Modelos de ML degradam em silêncio. Entender quando retreinar exige critérios definidos antes do problema aparecer, não depois que alguém reclamou.
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