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Comparativo Tecnico e Casos de Uso Fine Tuning RAG e Engenharia de Prompt em LLMs
Inteligência Artificial Large Language Models (LLMs) Prompt Engineering Retrieval-Augmented Generation (RAG)

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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Engenharia de Confiabilidade de Dados Engenheiro DataOps

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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Data Science

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
Casos de Uso Comparativo Técnico Engenharia de Dados

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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Como RAG Funciona Para Personalizar os LLMs
Inteligência Artificial Processamento de Linguagem Natural Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Como RAG (Retrieval-Augmented Generation) Funciona Para Personalizar os LLMs?

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.

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Inteligencia Artificial em Alto Nivel com LLMs e Retrieval Augmented Generation
Inteligência Artificial Large Language Models (LLMs) Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Inteligência Artificial em Alto Nível com LLMs e Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Os LLMs (Large Language Models) varreram o universo da Inteligência Artificial, em especial nas tarefas de Processamento de Linguagem Natural (PLN). Mas, como qualquer tecnologia, os LLMs têm limitações. E algumas dessas limitações estão sendo superadas com um processo de RAG (Retrieval-Augmented Generation), personalizando o uso de LLMs para necessidades específicas das empresas.

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