Inteligência Artificial
Gerar imagem na sua infraestrutura: o que exige GPU de verdade
Diferente de texto, geração de imagem não tem uma versão razoável em CPU. Onde exatamente está a fronteira, quanto custa cada lado, e quando a API resolve melhor.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialGuardrails: filtrar entrada e saída sem engessar
Colocar IA em contato com o público significa aceitar que alguém vai tentar fazê-la dizer o que não deve. As proteções que funcionam não estão no prompt — estão em volta dele.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialFila e limite de taxa: quando a API de IA te barra
O erro 429 aparece no pior momento, e a reação instintiva — tentar de novo imediatamente — piora tudo. O desenho que absorve pico sem derrubar a experiência.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialCache semântico: cortar custo de IA sem perder qualidade
Em base de conhecimento e atendimento, boa parte das perguntas se repete — com palavras diferentes. Guardar a resposta anterior corta custo e latência, se você souber quando não usar.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialStreaming de resposta: a infraestrutura que o token a token exige
Mostrar a resposta sendo escrita muda a percepção de velocidade mais que qualquer otimização. E quebra proxy, balanceador e timeout que funcionavam perfeitamente antes.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialEscolher o modelo de embedding: dimensão, idioma e custo
A escolha do modelo de embedding define a qualidade da busca, o tamanho do índice e o custo de reprocessar tudo quando você mudar de ideia. Vale decidir com dado, não por ranking.
· 8 min de leituraInteligência ArtificialExtração de documento com IA: nota fiscal, contrato e o que dá errado
Tirar campos estruturados de PDF e imagem é uma das aplicações de IA com retorno mais direto. Também é onde a diferença entre 95% e 99,9% de acerto muda todo o desenho.
· 8 min de leituraInteligência ArtificialChatbot de atendimento que não frustra o cliente
Quase todo mundo já teve uma experiência ruim com atendimento automatizado. As causas são conhecidas e evitáveis — e a diferença raramente está no modelo escolhido.
· 7 min de leituraInteligência ArtificialTool use na prática: quando o modelo chama a sua API
Dar ferramentas ao modelo é o que transforma um gerador de texto em algo útil no seu sistema. O mecanismo é simples — e a diferença entre funcionar e frustrar está em detalhes de desenho.
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