Golden Dataset: criando uma prova para sua IA
Um Golden Dataset é um conjunto de pergunta, contexto ideal e resposta esperada, revisado por humano, usado para detectar regressão antes de qualquer mudança em produção afetar o sistema todo.
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Ideias e devaneios
Tecnologia, código, experimentos e algumas opiniões não solicitadas.
RAG não é memória. Memória não é contexto. E contexto não é prompt.
Prompt é a instrução de uma chamada. Contexto é o que está ativo na janela naquele momento. Memória é o que persiste entre chamadas. RAG é o mecanismo que busca informação externa para preencher isso.
Observabilidade em aplicações de IA: como descobrir o que seu agente aprontou
Rastrear chamada de modelo, tokens consumidos e ferramenta acionada é o que separa depurar um agente de tentar adivinhar por que ele respondeu daquele jeito à uma da manhã.
RAG vs contexto longo: quando cada abordagem faz sentido na prática
Modelos com janela de contexto de mais de um milhão de tokens tornaram tentador simplesmente colar o documento inteiro no prompt. RAG ainda vence em custo por consulta, atualização de dado e precisão …
Embeddings em C#: como uma frase acaba virando números
Um embedding transforma texto num vetor de números que representa significado, e comparar dois vetores com similaridade de cosseno é como um sistema decide se duas frases 'falam da mesma coisa'.
Chunking: cortar texto é fácil. Cortar sem destruir o contexto é outra história
Dividir documento em pedaços de tamanho fixo é o jeito mais simples de fazer chunking para RAG, e também o que mais corta ideia ao meio. A estratégia de corte muda diretamente a qualidade da busca dep …
Quando o vilão também tem razão, a história fica muito mais desconfortável
Askeladd, Scar e Pain são antagonistas com motivação compreensível, e é exatamente essa compreensão que torna o conflito das suas histórias mais difícil de resolver com uma opinião simples.
Amazon Bedrock para desenvolvedores .NET: por onde começar
Amazon Bedrock dá acesso gerenciado a modelos de diferentes provedores, incluindo Claude, pela mesma API Converse, sem precisar gerenciar infraestrutura de inferência.
RAG explicado para quem já cansou de definições complicadas
RAG é a diferença entre fazer prova de memória e fazer prova de consulta: em vez de confiar só no que o modelo decorou no treino, ele busca informação relevante antes de responder.
Eu não quero estar ocupada. Quero estar fazendo alguma coisa que faça sentido.
Existe uma diferença real entre uma agenda cheia e um trabalho que realmente importa, e confundir as duas coisas é fácil demais quando ocupação vira sinônimo de valor.