Inteligência artificial · 19 temas · 123 min de leitura
Inteligência artificial explicada
Como funcionam os LLMs e as arquiteturas usadas em produtos de IA — RAG, agentes, ferramentas, memória, hooks, MCP —, com diagramas, prós e contras e as referências originais.
TriVamos ver como as IAs funcionam por dentro? Cada tema tem diagrama e fonte original.
Fundamentos
- 6 min de leitura O que é um LLM e como ele gera texto Um modelo de linguagem grande prevê o próximo pedaço de texto, um token por vez, a partir de tudo o que já está na conversa.
- 5 min de leitura Embeddings e busca vetorial Embeddings transformam textos em vetores de números; textos com significado parecido ficam próximos, o que permite buscar por sentido e não só por palavras.
- 7 min de leitura Transformer e atenção: a arquitetura por trás dos LLMs O Transformer processa o texto inteiro em paralelo e usa a atenção para decidir, a cada token, quais outros tokens importam para entendê-lo.
- 5 min de leitura Tokens e janela de contexto Modelos leem e cobram por tokens, e só enxergam uma quantidade limitada deles de cada vez. Entender isso evita respostas cortadas e contas altas.
- 6 min de leitura IA multimodal: texto, imagem, áudio e vídeo no mesmo modelo Como um modelo passa a “ver” imagens e “ouvir” áudio: cada tipo de dado vira uma sequência de vetores que o mesmo transformer processa.
Arquiteturas
- 8 min de leitura RAG: geração aumentada por recuperação RAG busca os trechos relevantes nos seus documentos e os entrega ao LLM junto com a pergunta, para que a resposta use fatos atuais e citáveis.
- 8 min de leitura Agentes de IA e uso de ferramentas Um agente é um LLM em laço: ele decide chamar ferramentas (buscar, calcular, executar código), observa o resultado e continua até concluir a tarefa.
- 8 min de leitura Memória em agentes: curta, longa e compartilhada Como um agente lembra: o contexto da conversa (curto prazo), resumos e fatos guardados fora do modelo (longo prazo) e uma memória compartilhada entre agentes.
- 6 min de leitura Hooks em agentes: regras que rodam em cada evento Hooks são comandos ou funções que o ambiente do agente executa automaticamente em momentos definidos — antes de usar uma ferramenta, depois dela, ao terminar — para validar, bloquear ou registrar.
- 6 min de leitura MCP: o protocolo que conecta agentes a ferramentas e dados O Model Context Protocol padroniza como aplicações de IA descobrem e usam ferramentas, recursos e prompts de servidores externos — um “USB” para integrações.
- 7 min de leitura Sistemas multiagentes: orquestrador e especialistas Vários agentes com papéis diferentes — um coordena, outros pesquisam, escrevem ou revisam em paralelo — para tarefas grandes demais para um só contexto.
- 7 min de leitura Frameworks de agentes: quando usar e quando escrever o laço você mesmo LangGraph, SDKs de agentes, LlamaIndex e afins organizam o laço “pensar → usar ferramenta → observar”. Entenda o que eles resolvem e o custo de adotá-los.
Na prática
- 7 min de leitura Segurança em apps com IA: injeção de prompt e outros riscos Textos vindos de páginas, e-mails ou documentos podem conter instruções escondidas para o modelo. Veja os principais riscos e como se defender.
- 6 min de leitura Técnicas de prompt que funcionam Instruções claras, contexto, exemplos e formato de saída definido melhoram muito as respostas — sem truques mágicos.
- 6 min de leitura Fine-tuning, RAG ou só prompt? Como decidir Prompt ensina a tarefa, RAG traz o conhecimento e fine-tuning muda o comportamento do modelo. A ordem certa economiza tempo e dinheiro.
- 6 min de leitura Avaliação (evals) e alucinação Sem medir, não dá para saber se uma mudança melhorou o sistema. Conjuntos de teste, métricas e revisão humana controlam a qualidade e as invenções do modelo.
- 6 min de leitura Rodar LLMs localmente e quantização Modelos de pesos abertos podem rodar no seu computador ou servidor; a quantização reduz o tamanho deles para caber em menos memória.
- 6 min de leitura Guardrails: barreiras de segurança em volta do modelo Verificações antes e depois de cada resposta — filtrar entradas, validar saídas, limitar ações — para que um app com IA falhe de forma segura.
Panorama
Cada tema traz referências a artigos científicos, especificações e documentação oficial. Encontrou um erro? Escreva pela página de contato.