Autor: Tiago Pereira

Guardrails em IA Generativa

Guardrails em IA Generativa – Segurança e Qualidade em Modelos de Linguagem

Guardrails são mecanismos técnicos e/ou políticas que guiam e restringem o comportamento de modelos de IA para assegurar que suas saídas sejam seguras, éticas e confiáveis. Eles atuam monitorando entradas e saídas dos modelos e aplicando regras que evitam violações a normas de conteúdo ou erros graves. Preparamos um guia completo sobre o tema.

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Model Context Protocol Para Sistemas de IA Generativa

Model Context Protocol (MCP) Para Sistemas de IA Generativa – Conceito, Aplicações e Desafios

A adoção do Model Context Protocol (MCP) tem implicações diretas em IA Generativa aplicada a negócios, pois finalmente oferece um caminho padronizado para integrar modelos de linguagem com as ferramentas corporativas e fluxos de trabalho existentes. Este artigo traz o que você precisa saber sobre o assunto.

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Ontologias em PLN e Agentes de IA com LangGraph

Ontologias em PLN e Agentes de IA com LangGraph – Fundamentos, Aplicações e Desafios

Este artigo explora como ontologias fortalecem o Processamento de Linguagem Natural (PLN) e como o LangGraph possibilita a criação de Agentes de IA mais sofisticados. Abordaremos conceitos fundamentais de ontologia em PLN, o papel do LangGraph na orquestração de agentes inteligentes, exemplos de uso no mundo dos negócios, além de discutir limitações e desafios dessa abordagem. O objetivo é oferecer uma visão técnica, porém acessível, para quem está interessado em construir soluções de IA profissionais e baseadas em conhecimento.

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Novo Módulo Gratuito de Consultoria na Área de Dados com Agentes de IA

Para ajudar aqueles que desejam estar preparados para a expansão do mercado de consultoria na área de dados em 2025, criamos um módulo gratuito completo, que vai cobrir os passos necessários (técnicos e administrativos) para prestar consultoria. E nesse módulo vamos incluir um projeto completo de automação com Agentes de IA.

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Comparativo Tecnico e Casos de Uso Fine Tuning RAG e Engenharia de Prompt em LLMs

Comparativo Técnico e Casos de Uso – Fine-Tuning, RAG e Engenharia de Prompt em LLMs

Fine-Tuning do Modelo, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e Engenharia de Prompt. Este artigo é um guia completo que explora, de forma detalhada e bem didática, o que é cada estratégia, suas diferenças técnicas, casos de uso em negócios, vantagens, desvantagens, limitações e orientações sobre quando cada abordagem é mais adequada.

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