Conteúdo prático para quem quer automatizar de verdade.
Chunking é como a IA quebra documentos em trechos para o RAG. Entenda o que é, o tamanho ideal e por que o chunking define a qualidade da sua resposta.
Tokenização é como a IA quebra o texto em tokens para processar. Entenda o que é, como funciona e por que a tokenização define o custo do seu projeto de IA.
Guardrails de IA são os controles que mantêm a inteligência artificial dentro da política. Veja o que são, os tipos e como aplicar guardrails de IA na operação.
Banco de dados vetorial guarda dados como números e busca por sentido. Veja o que é, para que serve e como escolher um banco de dados vetorial sem errar a conta.
Fine-tuning ajusta um modelo de IA com os seus exemplos. Veja o que é, quando o fine-tuning compensa e por que o RAG resolve melhor o conhecimento que muda.
Roteamento de modelos envia cada pedido ao modelo de IA mais barato capaz. Veja como funciona, quanto o roteamento de modelos economiza e quando ele compensa.
Embeddings transformam texto em vetores que a IA compara por significado. Veja o que são, como funcionam e como aplicar embeddings em busca e recomendação.
Open weight model é a IA cujos pesos você baixa, roda e ajusta por conta própria. Veja o que é, por que a discussão cresceu e as vantagens e desvantagens.
Reranking reordena a busca para a IA ler o trecho certo antes de responder. Veja por que ele melhora a resposta e quando só adiciona latência ao sistema.
Saída estruturada força a IA a responder em formato fixo e encaixar no seu sistema. Veja quando ela ganha, quando atrapalha o raciocínio e como usar sem perder qualidade.