Chunking: as estratégias que funcionam
Compare 4 estratégias de chunking com código: tamanho fixo, parágrafo, recursiva e semântica. Entenda trade-offs e saiba quando usar cada uma.
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Código que roda, números reais e o trade-off explícito de quando não usar. Filtre por categoria, nível ou tag.
Compare 4 estratégias de chunking com código: tamanho fixo, parágrafo, recursiva e semântica. Entenda trade-offs e saiba quando usar cada uma.
Implemente banco vetorial com pgvector no Postgres. Aprenda índices HNSW vs IVFFlat, busca híbrida em SQL e quando migrar para solução dedicada.
Configure um LLM local com Ollama em 5 minutos. Entenda quantização (Q4, Q8), RAM necessário e quando local compensa frente a APIs pagas.
Implemente function calling: defina ferramentas em JSON Schema, execute o loop de chamadas. Código com validação, tratamento de erros e segurança.
Implemente guardrails: valide JSON com schema, detecte PII, rode retry automático com feedback e fallback. Código com Pydantic e regex.
Crie um harness de evals: golden set de testes, métricas (determinísticas e LLM-as-judge), integração em CI. Detecte regressão antes do deploy.
Reduza sua imagem Docker de 1,2 GB para 80 MB com multi-stage. Dockerfile antes e depois, cache de layer, imagens base e .dockerignore com exemplos medidos.
Workflow GitHub Actions: lint, testes, build, deploy. Cache de dependências, matriz de versões, secrets seguros, aprovação manual, armadilhas de custo.
EXPLAIN ANALYZE, índices (B-tree, composto, parcial), N+1 em ORM, transações, pooling. Debug de queries lentas com números e soluções práticas reais.
Cache-aside, write-through, write-behind. Invalidação, stampede, hit rate, TTL. Código Python e Redis, quando não cachear, custos de replicação medidos.
Produtor/consumidor, idempotência obrigatória, retry backoff+jitter, DLQ. Ordenação vs paralelismo, lag. Código IA, Celery e Bull, garantias de entrega.
4 métricas (counter, gauge, histogram, summary). Instrumentar, PromQL prático, 4 sinais dourados, alertas sem ruído, SLI/SLO, cardinalidade controlada.
Monte um pipeline de RAG funcional em Python, entenda chunking, embeddings e por que seu retriever devolve lixo.
Controle custos reais de GPU, APIs e armazenamento em cargas de IA. Estratégias práticas para reduzir contas sem sacrificar performance.
Estruture prompts para produção com papel, contexto, tarefa, formato, exemplos. Teste, versione e force schema JSON.
Traduza Compose em Kubernetes manifest por manifest. Pod, Deployment, Service, ConfigMap e por que depends_on não existe.
Compare custo, latência e implementação. Saber quando NOT usar fine-tuning economiza meses.
Cold start de gigabytes mata serverless. Aprenda quando cada um compensa e como construir arquitetura híbrida.
Implemente loops agênticos: pensar → ferramenta → observar. Controle custo, falhas e loops infinitos.
Crie infra com código, não com clicks. Init, plan, apply, destroy: o ciclo de vida explicado com exemplo real.
Mede tokens, custo, latência, recusas e alucinações. Monte um dashboard que responde 'por que subiu?'
A velocidade da luz dita o piso teórico de latência. Calcule, meça real, e use edge pra apertar o cerco.
Percorra os 10 riscos principais. Prompt injection, vazamento, envenenamento, limites de recurso, permissões.
Viés é do dataset, não de um example. Meça com fairness metrics, entenda trade-offs, corrija de verdade.