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