Inteligência Artificial

Guias, tendências e aplicações de inteligência artificial para negócios, produto e engenharia.

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  1. Como avaliar respostas de LLM em produção sem depender de achismo Sem rubrica, dataset e testes de regressão, você não sabe se seu LLM melhorou ou piorou. Veja como montar uma estrutura de avaliação que funciona antes do próxi... Inteligência Artificial··8 min
  2. 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 fatur... Inteligência Artificial··10 min
  3. Fine-tuning vs prompt engineering: quando treinar um modelo e quando não treinar A maioria dos casos que parece precisar de fine-tuning resolve com prompt engineering bem feito. Aqui está o critério prático para distinguir um do outro. Inteligência Artificial··9 min
  4. 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. Inteligência Artificial··9 min
  5. Cache semântico para LLMs: como reduzir custo por request sem abrir mão da qualidade Cache semântico reutiliza respostas de LLM para perguntas similares, cortando custo e latência sem degradar qualidade. Entenda como funciona, quando vale implem... Inteligência Artificial··8 min
  6. Como funcionam os LLMs de verdade: do token ao output sem a parte da magia Entender como modelos de linguagem funcionam muda a forma como você os usa. Este guia cobre tokens, contexto, temperatura, alucinação e fine-tuning de forma prá... Inteligência Artificial··6 min
  7. Reescrita SEO: title e excerpt otimizados Novo title (53 car.) e excerpt (149 car.) em formato pergunta/resposta para melhorar CTR na posição 7.8, dentro dos limites do Yoast. Inteligência Artificial··8 min
  8. Escolha de modelo de IA em produção: como parar de mandar tudo para o modelo mais caro Usar o modelo mais poderoso para toda tarefa é um erro caro e mensurável. Veja como definir critérios de escolha de modelo de IA antes que a conta chegue. Inteligência Artificial··9 min
  9. Injeção de prompt em LLMs: como funciona o ataque e como reduzir o risco na prática Injeção de prompt é uma das vulnerabilidades mais subestimadas em aplicações com LLM. Entenda como o ataque funciona, quando sua aplicação está em risco e quais... Inteligência Artificial··8 min
  10. Avaliação de RAG em produção: como medir se a recuperação está certa antes do usuário reclamar Colocar um pipeline RAG no ar é a parte fácil. Saber se ele continua funcionando depois de duas semanas é outra história. Veja quais métricas importam e como mo... Inteligência Artificial··9 min
  11. Observabilidade para LLMs em produção: o que rastrear além de custo e latência Monitorar custo e latência resolve metade do problema. A outra metade é conseguir responder ‘por que o modelo fez isso’ quando algo quebra em produção. Inteligência Artificial··10 min
  12. Dados sintéticos para treino de IA: quando funcionam, quando enganam e como medir Dados sintéticos parecem a solução perfeita quando os dados reais são escassos ou sensíveis. Mas sem uma métrica de validação clara, você pode estar treinando o... Inteligência Artificial··9 min