Benchmark público não conhece sua aplicação
Um modelo pode liderar todo leaderboard genérico relevante e ainda errar sistematicamente na tarefa específica que sua aplicação precisa resolver, porque nenhum benchmark público foi desenhado para o …
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Evals: como parar de perguntar "parece bom?" para sua IA
Evals substitui a avaliação por impressão por asserções verificáveis: correspondência exata quando faz sentido, similaridade semântica quando não faz, e julgamento por rubrica quando nenhuma das duas …
Latência, qualidade e custo: escolha seus problemas
Modelo mais capaz custa mais e responde mais devagar. Modelo mais rápido e barato erra mais. Não existe ponto que otimize os três eixos ao mesmo tempo, só existe qual trade-off faz sentido para cada c …
LLM-as-a-Judge precisa de juiz? Os problemas de avaliar IA com IA
Usar um modelo para avaliar outro resolve o problema de escala e cria um novo: quem garante que o próprio julgador está certo? Calibração contra avaliação humana continua sendo necessária.
Seu agente melhorou mesmo? Testes de regressão para sistemas de IA
Mudar um prompt e testar na mão umas cinco perguntas antes de subir para produção não prova nada sobre os outros cem casos que ninguém olhou. Regressão automatizada existe para isso.
LLM-as-a-Judge: colocar uma IA para julgar a outra realmente funciona?
Usar um modelo para avaliar a resposta de outro modelo escala revisão que seria inviável fazer manualmente, mas carrega vieses conhecidos, como preferir a primeira opção ou a resposta mais longa.
Golden Dataset: criando uma prova para sua IA
Um Golden Dataset é um conjunto de pergunta, contexto ideal e resposta esperada, revisado por humano, usado para detectar regressão antes de qualquer mudança em produção afetar o sistema todo.
RAG vs contexto longo: quando cada abordagem faz sentido na prática
Modelos com janela de contexto de mais de um milhão de tokens tornaram tentador simplesmente colar o documento inteiro no prompt. RAG ainda vence em custo por consulta, atualização de dado e precisão …
Chunking: cortar texto é fácil. Cortar sem destruir o contexto é outra história
Dividir documento em pedaços de tamanho fixo é o jeito mais simples de fazer chunking para RAG, e também o que mais corta ideia ao meio. A estratégia de corte muda diretamente a qualidade da busca dep …
RAG explicado para quem já cansou de definições complicadas
RAG é a diferença entre fazer prova de memória e fazer prova de consulta: em vez de confiar só no que o modelo decorou no treino, ele busca informação relevante antes de responder.
RAG com .NET: montando o primeiro fluxo sem transformar tudo em magia
Um pipeline RAG em .NET é uma sequência concreta de etapas: ingerir texto, gerar embedding, guardar num vector store, buscar por similaridade e injetar o resultado no prompt antes de gerar a resposta.
Benchmark de LLMs: o que aqueles números realmente significam?
MMLU, GSM8K e HumanEval dizem alguma coisa sobre um modelo, mas não dizem se ele resolve bem a tarefa específica da sua aplicação. Contaminação de dado e saturação de benchmark explicam por quê.
Mais IA significa melhor resultado? O custo da sobrecarga em sistemas multi-agente
Adicionar mais agentes a um fluxo de IA não melhora o resultado por padrão. Às vezes só multiplica erro, custo e a chance de dois agentes discordarem sem resolver nada.
LLM, chatbot e agente: não, não são a mesma coisa
LLM é o modelo, chatbot é a interface de conversa construída em cima dele e agente é outra coisa: um sistema com ciclo de decisão, ferramentas e autonomia delimitada.
Prompt Chaining: quando um prompt só não dá conta do problema
Prompt Chaining divide uma tarefa complexa em etapas sequenciais, onde a saída de um prompt vira entrada do próximo, em vez de apostar tudo numa única chamada.
Structured Output: porque às vezes “responda em JSON” não é suficiente
Pedir “responda em JSON” no texto do prompt não garante validade sintática; suporte nativo a Structured Output existe justamente para fechar essa lacuna.
Quanto contexto é contexto demais?
Janela de contexto grande não é sinônimo de resposta melhor: atenção de LLMs se distribui de forma desigual, e contexto em excesso cobra em latência e custo.
Context Engineering: talvez o problema nunca tenha sido o seu prompt
Context Engineering desloca a atenção de ajustar palavras no prompt para decidir o que realmente entra na janela de contexto de um modelo.
Context window não é memória
Janela de contexto e memória resolvem problemas diferentes: uma é o espaço finito de uma interação, a outra é armazenamento persistente entre sessões.
Zero-shot, few-shot... por que não podemos simplesmente falar português?
Zero-shot e few-shot descrevem uma ideia simples, pedir com ou sem exemplo, escondida atrás de uma terminologia mais complicada do que precisa.
Prompt não é só uma pergunta: anatomia de um bom prompt
Contexto, instrução, restrições e exemplos mudam a qualidade de uma resposta de IA generativa mais do que qualquer técnica isolada de prompt engineering.