A sensação é que a Inteligência Artificial invadiu nossas vidas da noite para o dia. De repente, ela está nos aplicativos, no trabalho e até decidindo o que vamos assistir depois do jantar. Mas, ao contrário do que parece, essa onipresença não foi um passe de mágica. O que vivemos hoje é o clímax de uma “tempestade perfeita” que uniu quatro ingredientes fundamentais.
Raciocínio, Planejamento e Uso de Ferramentas são os três pilares que transformam um modelo de linguagem comum em um verdadeiro Agente de IA autônomo. Esses elementos representam o ciclo de “pensar, planejar e agir”. Vamos detalhar cada um deles. Antes disso tenha em mente que “pensar, planejar e agir” é apenas abstração. Modelos de IA nada mais são do que Matemática e Estatística via programação sendo executados no computador.
As organizações devem parar de tratar o RAG como um experimento de IA “plug-and-play” e começar a tratá-lo como o que ele é: Infraestrutura de dados de missão crítica.
Um Engenheiro de Dados projeta e constrói arquiteturas de dados e pipelines para ingestão, armazenamento, processamento e execução de aplicações de grande escala com Big Data. Neste artigo, Engenheiro de Dados – Por Onde Começar em 7 Passos, vamos ajudar você a compreender como iniciar sua carreira como Engenheiro de Dados.
O data poisoning transforma a maior força de um LLM, sua capacidade de aprender com vastas quantidades de dados, em sua maior fraqueza. Não é apenas uma falha técnica; é uma vulnerabilidade de segurança fundamental que pode ser usada para sabotagem, espionagem e disseminação de desinformação. Preparamos um artigo completo explicando sobre o tema. Confira.
Sendo o Pensamento Crítico uma das mais importantes habilidades em Ciência de Dados, como desenvolver essa habilidade? É o que vamos trazer agora nesse artigo com 5 dicas para você.
Aqui estão as 10 principais bibliotecas Python comumente usadas para automatizar processos de desktop e web scraping.
Este guia explora por que as APIs são essenciais para o deploy de modelos de IA, quais são as principais tecnologias envolvidas, as questões de segurança críticas e a sua vasta aplicabilidade em diferentes indústrias.
Ataques adversariais, especificamente ataques de evasão, são uma técnica que visa enganar modelos de Machine Learning (ML) e Inteligência Artificial (IA) em produção (na fase de inferência). O ataque consiste em criar entradas maliciosas, chamadas “exemplos adversariais”, que são intencionalmente projetadas para causar uma classificação ou predição incorreta por parte do modelo. Este artigo vai ajudar a compreender o problema e os riscos.
Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) impressionam por sua capacidade de gerar textos, códigos e até reflexões complexas, graças ao treinamento em vastas quantidades de dados da internet. No entanto, essa mesma habilidade traz riscos sérios: os modelos podem reproduzir informações reais e confidenciais, como chaves de API ou dados pessoais, fenômeno conhecido como Vazamento de Dados Sensíveis ou “Regurgitação de Dados”. Esse problema representa uma ameaça crítica à segurança e pode ter implicações legais, exigindo atenção e responsabilidade dos profissionais de IA.
Se você está construindo ou usando aplicações baseadas em Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs), como chatbots, Agentes de IA ou assistentes virtuais, existe uma vulnerabilidade que você precisa entender. Ela não é um bug de código tradicional, mas uma falha inerente ao design atual desses sistemas de IA. Seu nome é Prompt Injection (Injeção de Prompt).
Vamos concluir este Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 6, com Síntese, Comparação, Recomendações e Futuro.
Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 5, com Infraestruturas e Protocolos (LangChain, A2A, MCP, Temporal).
Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 4, com os frameworks guiados por paradigma. Temos 2 representantes principais nesta categoria: PydanticAI e Strand.
Vamos seguir com o Guia Definitivo Sobre Protocolos e Frameworks de Agentes de IA, agora na Parte 3, com os frameworks centrados em dados. Temos 2 representantes principais nesta categoria: LlamaIndex e Haystack.