Artigos sobre IA, LLMs, RAG e desenvolvimento de sistemas inteligentes em produção. Experiências reais e lições aprendidas.
A maioria dos sistemas RAG trabalha com documentos de texto. Mas nas organizações, uma parte significativa do conhecimento está em gravações de reuniões, apresentações em vídeo, e áudios de treinamento. RAG multimodal é o caminho para desbloquear esse contexto.
A Nvidia lançou o Nemotron 3 Nano Omni: um modelo que processa texto, imagem, vídeo e áudio ao mesmo tempo, com receitas de treinamento abertas e documentadas. Isso levanta uma decisão arquitetural real para quem constrói agentes multimodais.
Todo sistema de voz que você já usou tem o mesmo problema: três modelos em cadeia gerando três atrasos que se acumulam. O PersonaPlex resolveu isso com uma arquitetura diferente. Mas resolveu uma coisa e introduziu outra.
Modelos multimodais evoluíram muito em resolução e detalhamento. Mas havia um gap diferente e mais fundamental: a linguagem é imprecisa para apontar objetos num raciocínio visual longo. O DeepSeek Vision resolveu isso de uma forma inesperadamente elegante.