KV Cache Otimizado: Como Tornar a Inferência de LLMs Mais Rápida e com Menor Custo?
Este artigo vai ajudar você a compreender o que é o KV Cache e como otimizá-lo para produção.
Início
As Habilidades Matemáticas Que Todo Aspirante a Cientista de Dados Precisa Dominar
Por que estatística, álgebra linear e cálculo separam quem apenas executa modelos prontos de quem realmente entende por que eles funcionam?
Os 7 Principais Bancos de Dados Vetoriais Para Soluções de RAG em Aplicações de IA Generativa
Neste guia, vamos explorar as sete soluções de bancos vetoriais mais relevantes do mercado. Para cada uma, você vai entender o que ela é, qual problema resolve melhor e quando faz sentido escolhê-la.
Ontologias Para IA: O Próximo Ativo Estratégico da Arquitetura Corporativa
Esta cena tem se repetido em muitas empresas brasileiras que estão experimentando IA Generativa e Agentes de IA: Primeiro vem uma demo impressionante. Depois, uma prova de conceito que chama a atenção da diretoria. Mas, quando chega a hora de colocar a solução em produção, surgem decisões que parecem corretas à primeira vista, mas que revelam um problema sério quando analisadas com cuidado: o agente está confiante, mas errado. A pergunta é inevitável: por que isso acontece?
Microsoft Copilot Studio – Agentes de IA Low Code
Copilot Studio é a plataforma da Microsoft para criar, personalizar, publicar e gerenciar Agentes de IA para empresas.
O Próximo Passo é Responsible AI, Mas Como Chegaremos Lá?
As oportunidades de trabalho e projetos com Responsible AI estão aumentando. Este é o momento.
Loop Engineering – Como Projetar Agentes de IA Que Entregam Código Sozinhos
Neste artigo, vamos ajudar você a compreender o que é Loop Engineering.
Curso de Bônus – FinOps: Gestão de Custos em Nuvem e Projetos de IA
Este curso de bônus apresenta os fundamentos e práticas para controlar e otimizar custos em ambientes de nuvem utilizados por pipelines de dados, treinamento de modelos e aplicações de IA. O objetivo é técnico, mas as implicações são organizacionais e estratégicas.
Treinamento Versus Inferência – Por Que a Inferência Se Tornou o Principal Centro de Custo Recorrente em IA?
Na era da IA Generativa, a vantagem competitiva não está apenas em construir modelos poderosos, mas em operá-los de forma economicamente sustentável. E é na conta que nunca cessa que se ganha ou se perde a margem do produto.
E-book de Linguagem Go – O Guia Completo
Nosso objetivo com este material é fornecer uma introdução prática, visual e didática. Você encontrará diversos exemplos, diagramas explicativos, caixas de dicas e decisões de design importantes que vão acelerar sua curva de aprendizado.
5 Aspectos Fundamentais de Um Pipeline de CI/CD em Projetos de Machine Learning
Neste post, vamos explorar 5 aspectos fundamentais que diferenciam e estruturam um pipeline de CI/CD em projetos de Machine Learning, com uma abordagem didática e voltada para quem deseja construir soluções de IA com maturidade de engenharia.
8 Mitos Sobre Engenharia de Software e IA Generativa
A IA Generativa está transformando a Engenharia de Software. Mas a narrativa correu mais rápido do que as evidências. Alegações de marketing, casos de sucesso anedóticos e estudos mal interpretados deram origem a um conjunto de mitos persistentes que, silenciosamente, vêm guiando decisões ruins sobre adoção de IA, escolha de ferramentas e formas de medir o sucesso.
Small Language Models: Por Que os Modelos Menores Estão Redesenhando a Arquitetura de IA Corporativa?
A discussão não é “LLM ou SLM”. É “LLM e SLM, cada um onde faz sentido”.
E-book de Spec-Driven Development e Contratos de Dados (com Pydantic)
Este e-book apresenta o conjunto de técnicas, ferramentas e padrões que constituem o Spec-Driven Development (SDD) aplicado à construção de aplicações com Agentes de IA, com foco em colocar Agentes de IA em produção.
AI Home Lab – Como Montar Um Laboratório Local de LLMs, Agentes de IA e Automação?
Um AI Home Lab é uma infraestrutura local para experimentar modelos de linguagem, assistentes, automações, Agentes de IA, RAG, geração de código e fluxos privados de IA. A ideia não é apenas comprar uma máquina forte, mas montar um ambiente equilibrado entre processamento, memória, armazenamento, rede, refrigeração e software.