Autor: Tiago Pereira

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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Guia de Engenharia de Confiabilidade de Dados (Data Reliability Engineering – DRE)

Data Reliability Engineering (DRE) é a prática de assegurar que os dados de uma empresa sejam confiáveis, disponíveis e de alta qualidade em todos os momentos. Assim como a engenharia de confiabilidade de sites (SRE, Site Reliability Engineering) foca na confiabilidade de sistemas e aplicações, o DRE aplica princípios semelhantes ao mundo dos dados.

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Testes A/B em Projetos de Data Science – Uma Ferramenta de Negócio Estratégica

Os testes A/B tornaram-se uma ferramenta essencial em projetos de Data Science orientados a negócios. Eles permitem que empresas tomem decisões embasadas em dados, comparando diferentes abordagens antes de implementar mudanças amplamente. Nesta série de 3 artigos, exploramos em detalhe o que são testes A/B, como funcionam e são conduzidos, exemplos práticos de uso empresarial, seus benefícios, desafios e limitações, e como impactam o retorno financeiro e as decisões estratégicas da empresa. Aqui está a Parte 1.

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Comparativo Tecnico Apache Iceberg Delta Lake Apache Hudi

Comparativo Técnico e Casos de Uso – Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi

No universo de Data Lakes e Lakehouses, três tecnologias destacam-se por oferecerem transações ACID (Atomicity, Consistency, Isolation, Durability), controle de versões e eficiência na gestão de dados: Apache Iceberg, Delta Lake e Apache Hudi. Cada uma surgiu para resolver problemas específicos de processamento de grandes volumes de dados, garantindo confiabilidade e flexibilidade. Este artigo traz um comparativo técnico, porém acessível a diferentes públicos, comparando essas soluções – suas características, vantagens, desvantagens e casos de uso reais.

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