Artigos sobre IA, LLMs, RAG e desenvolvimento de sistemas inteligentes em produção. Experiências reais e lições aprendidas.
Chamar uma API de LLM qualquer dev consegue. Entender o problema real antes de abrir o editor é outra história. Aprendi isso numa palestra para empreendedores no Sebrae.
A maioria das pessoas ainda trata prompt como uma instrução que você dá ao modelo. A mudança de perspectiva que importa é perceber que contexto é o recurso escasso, e o que você injeta nele determina o teto de qualidade do que sai.
A janela de contexto não é um espaço de armazenamento. É a memória de trabalho do modelo. O que você coloca ali, em que formato, em que ordem, determina a qualidade do raciocínio que sai. Saber gerir esse recurso é a habilidade mais subestimada em quem trabalha com LLMs.
Você não precisa entender álgebra linear para construir com LLMs. Mas entender como esses modelos são treinados muda o que você espera deles, por que eles falham onde falham, e o que vale otimizar no seu sistema.
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