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.
Preparamos este guia para ajuda você a compreender o que é destilação de LLMs (LLM Distillation), como a destilação funciona, seus princípios técnicos, aplicações práticas e as vantagens e desafios envolvidos nessa abordagem. Boa leitura e bons estudos.
Aqui estão as sete principais bibliotecas Python que se destacam no desenvolvimento de Inteligência Artificial.
Neste artigo vamos trazer para você um guia completo sobre LangGraph Para Construção de Agentes de IA – Arquitetura, Orquestração e Casos de Uso.
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.
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.
Os testes A/B têm aplicações práticas em diversas áreas de negócio, especialmente no ambiente digital. A seguir, apresentamos alguns casos de uso típicos e exemplos concretos de resultados obtidos.
Apesar de seus benefícios, os testes A/B não são uma tarefa mágica e apresentam desafios e limitações que as empresas e profissionais devem ter em mente. Vejamos os principais.
Essa é uma excelente oportunidade para demonstrar aos potenciais empregadores ou clientes que você, quanto profissional de dados e IA, tem preocupações que vão além das questões técnicas e compreende o impacto do uso de dados e IA na empresa e na sociedade.
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.
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.
O Termo de Compromisso de Estágio (TCE) é um documento obrigatório no Brasil que formaliza a relação entre o estudante, a empresa concedente do estágio e a instituição de ensino. Ele deve seguir as diretrizes estabelecidas pela Lei do Estágio (Lei nº 11.788/2008) e tem como objetivo garantir que o estágio cumpra sua função educativa, sem configurar vínculo empregatício.
Neste artigo vamos listar para você algumas das melhores práticas ao implementar RAG, bem como alguns casos de uso.
RAG aproveita dados externos para enriquecer o contexto dos LLMs, aumentando assim a sua capacidade de gerar respostas mais precisas e relevantes. À medida que cresce a adoção de RAG, aumenta também a complexidade de avaliar eficazmente o seu desempenho.
Com o uso de RAG, é introduzido um componente de recuperação de informações que utiliza a entrada do usuário para extrair informações de uma nova fonte de dados primeiro. A consulta do usuário e as informações relevantes são fornecidas ao LLM. O LLM usa esse novo conhecimento e seus dados de treinamento para criar respostas mais adaptadas.