Curso de Bônus – Fine-Tuning de SLMs (Small Language Models): O Guia Prático Completo
O curso leva você dos fundamentos à implantação. Ao longo do curso você acompanha o processo completo e entende as decisões envolvidas em cada etapa.
Categoria:Inteligência Artificial Generativa
LangSmith: A Plataforma de Engenharia de Agentes do Ecossistema LangChain
Neste post você vai entender o que é o LangSmith, como ele evoluiu, o que cada módulo faz, como começar na prática, quanto custa e em que situações ele é a melhor escolha.
Langfuse: A Plataforma Open-Source Que Virou Padrão Para Observabilidade e Avaliação de Aplicações de IA
Neste post, você vai entender o que é o Langfuse, como ele funciona, o que mudou com a aquisição pela ClickHouse e com o lançamento da versão 4, e por que essa é uma ferramenta fundamental para profissionais de IA Generativa.
Evaluation Driven Development: Como Parar de Ajustar Prompts no Escuro?
Neste post, explicamos o que é EDD, por que ele se tornou a prática profissional de quem leva IA Generativa a produção e como começar a aplicá-lo.
Trilha de Aprendizagem da Formação Generative AI Engineer 4.0
A Formação Generative AI Engineer 4.0 (FGenAI 4.0) é um programa completo para preparar profissionais capazes de projetar, construir, integrar, avaliar e colocar em produção soluções modernas de IA Generativa.
OpenRouter: O Roteador Universal de LLMs Que Está Se Tornando Infraestrutura Crítica da IA
Vamos entender o que o OpenRouter realmente faz, como funciona por dentro, quanto custa e, mais importante, quando faz sentido no seu projeto.
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.
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.
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.
10 Bibliotecas Python Para Construir Aplicações com LLMs
Apresentamos 10 Bibliotecas Python Para Construir Aplicações com LLMs que consideramos fundamentais para quem está construindo soluções modernas com LLMs, seja em fase de experimentação, seja em produção.
Cache Semântico em Aplicações de IA Generativa: Como Reduzir Custos de LLMs Sem Perder Qualidade?
Este post explora o conceito, a arquitetura, as ferramentas disponíveis, as vantagens, as limitações e as considerações práticas do cache semântico para adoção em ambientes corporativos.
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.
Estratégias de Chunking em Aplicações de IA Generativa
Neste artigo, vamos explorar o conceito de chunking, como ele é aplicado em sistemas de IA Generativa com RAG, além de discutir os desafios e limitações dessa abordagem. Também apresentaremos exemplos de uso em ambientes de negócios onde o chunking melhora a eficiência de aplicações de IA Generativa.
Engenharia de Software com IA Generativa e Vibe Coding
A Data Science Academy tem o prazer de anunciar mais um novo curso de bônus gratuito e exclusivo para alunos das Formações 4.0 e dos Programas de Pós-Graduação.
Semantic Cache – O Segredo Para Escalar Aplicações de IA Generativa
Se você já colocou uma aplicação de IA Generativa em produção, provavelmente esbarrou em dois problemas clássicos: a conta da API do LLM (OpenAI ou outro provedor) ficou cara rápido demais e o tempo de resposta (latência) nem sempre é instantâneo. A solução tradicional seria implementar um cache (como o Redis). Porém, em sistemas de linguagem natural, o cache tradicional falha miseravelmente. É aqui que entra o Semantic Cache.