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11 publicações
O que é alucinação em IA e como reduzi-la
Por que LLMs inventam respostas convincentes mas falsas e quais tecnicas, do RAG aos guardrails e evals, realmente reduzem alucinacoes em aplicacoes de producao.
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"Busca semântica: encontrando significado, não palavras"
Entenda como a busca semântica usa embeddings e similaridade vetorial para encontrar resultados por significado, por que ela supera a busca léxica e como combiná-las em uma busca híbrida.
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Engenharia de contexto: o novo prompt engineering
Aprenda a montar a janela de contexto ideal com instruções, memória, ferramentas e recuperação para construir agentes de IA mais confiáveis, baratos e precisos.
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O que é um banco de dados vetorial?
Descubra como bancos de dados vetoriais armazenam embeddings e fazem busca por similaridade com índices ANN, formando a base de RAG, busca semântica e aplicações de IA.
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Construindo um chatbot com RAG e busca vetorial
Tutorial prático de um chatbot que consulta sua base de conhecimento com embeddings e busca vetorial, mantém histórico, cita fontes e responde sem alucinar.
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O que são embeddings? Representando significado em vetores
Descubra como palavras, frases e documentos viram vetores que capturam semântica e habilitam busca por similaridade, recomendações e RAG — com intuição, código e armadilhas práticas.
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"RAG na prática: dê memória e contexto ao seu LLM"
Implemente Retrieval-Augmented Generation para responder com base nos seus próprios documentos, reduzir alucinações, manter o modelo atualizado e medir a qualidade do pipeline.
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O que é janela de contexto e por que ela importa
A janela de contexto define quantos tokens o modelo enxerga de uma vez. Entenda como esse limite molda memoria, custo, latencia e o que a IA consegue de fato lembrar.
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O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Entenda a técnica que combina busca e geração para dar conhecimento atualizado e verificável aos LLMs, reduzindo alucinações e custos, com o pipeline explicado passo a passo.
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Fine-tuning de LLMs: quando e como ajustar um modelo
Entenda as diferencas entre prompting, RAG e fine-tuning, quando realmente vale treinar um modelo nos seus dados, quais tecnicas usar (LoRA, QLoRA) e como conduzir o processo sem desperdicio.
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Como avaliar aplicações de LLM (LLM evals)
Aprenda métricas, datasets de avaliação, LLM-as-a-judge e técnicas práticas para medir se sua aplicação de IA realmente funciona antes e depois de ir para produção.
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