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Como Conectar um LLM aos Seus Dados com RAG e LangChain RAG conecta um LLM aos seus documentos sem fine-tuning. Veja o pipeline do zero com LangChain e Chroma: embeddings, vector store e retrieval em Python.
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Prompt engineering na prática: como escrever instruções que LLMs realmente seguem Escrever um prompt bom não é intuição, é técnica. Este guia mostra as estratégias que funcionam na prática para fazer modelos como Claude e GPT seguirem...
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LangGraph na prática: como estruturar agentes de IA que aprendem e adaptam LangGraph permite que seus agentes tenham memória persistente, acessem ferramentas corretas e controlem seu próprio fluxo. Aqui você descobre como orientar uma...
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Google Ads para SaaS técnico: como estruturar campanhas que trazem lead qualificado Google Ads para produto técnico exige estrutura e mensagem diferentes do e-commerce. Este guia cobre campanha, correspondência de palavras-chave, landing page...
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Saídas estruturadas de LLMs: como extrair dados confiáveis sem depender da sorte Pedir para um LLM retornar JSON não é a mesma coisa que forçar o modelo a retornar JSON. Entenda a diferença, como validar o que volta e quando essa abordagem...
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Python para automação do zero: scripts que resolvem problemas reais Aprenda como escrever scripts em Python que automatizam tarefas repetitivas, economizam horas por semana, e funcionam em qualquer máquina.
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MCP na prática: como funciona e como criar seu primeiro servidor de ferramentas para IA O Model Context Protocol (MCP) é o padrão que conecta ferramentas externas a modelos como Claude. Entenda como funciona e crie seu primeiro servidor MCP em...
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Guardrails para IA em produção: como controlar o que o modelo faz e o que não faz Agentes de IA funcionam bem em demo e quebram em produção quando usuários reais chegam. Guardrails são a camada que falta na maioria das implementações.
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