Engenharia de sistemas de IA
Modelos, RAG, ferramentas, agentes, evals, observabilidade e operação em produção.
Agentes, memória, MCP e handoffs
Autonomia limitada, integração padronizada e continuidade sem despejo de conversa. - Capítulo: Agentes como sistemas com ferramentas Aplicação: Caderno de campo operacional.
Evals, graders e red teaming
Qualidade mensurada em resultado, trajetória, risco, custo e variação. - Capítulo: Score first, depois construir Aplicação: Caderno de campo operacional.
Fine-tuning, distillation e quantização
Alterar comportamento, transferir capacidade e reduzir custo sem perder controle. - Capítulo: Mudar pesos só quando a evidência pedir Aplicação: Caderno de campo operacional.
Harness, políticas, sandbox e estado
O runtime que transforma propostas do modelo em execução limitada e observável. - Capítulo: O modelo é só um componente Aplicação: Caderno de campo operacional.
LLMs, tokenização e inferência
Anatomia da requisição, geração, contexto, cache e custo de modelos de linguagem. - Capítulo: Do texto à resposta Aplicação: Caderno de campo operacional.
ML, redes neurais e transformers
Do aprendizado supervisionado à atenção, com matemática operacional e limites. - Capítulo: Como modelos aprendem representações Aplicação: Caderno de campo operacional.
MLOps, LLMOps e serving
Do artefato testado ao serviço operável, reproduzível e reversível. - Capítulo: Operar o ciclo de vida Aplicação: Caderno de campo operacional.
Observabilidade, custo e drift
Ver o sistema sem transformar telemetria em vazamento. - Capítulo: Observar resultado, trajetória e mudança Aplicação: Caderno de campo operacional.
Problema, baseline e dados
Livro canônico sobre descobrir se IA é necessária, formular o problema, construir um baseline e tornar dados e métricas auditáveis. - Capítulo: Da necessidade à evidência Aplicação: Caderno de campo operacional.
Prompting e contexto no produto
Instruções são uma interface versionada; contexto é um orçamento selecionado. - Capítulo: Engenharia de contexto verificável Aplicação: Caderno de campo operacional.
RAG: ingestão, busca e reranking
Recuperar evidência autorizada e mensurar cada estágio antes de gerar. - Capítulo: RAG como pipeline de evidência Aplicação: Caderno de campo operacional.
Segurança, safety e privacidade
Risco integral do ciclo: dados, modelo, contexto, ferramentas, pessoas e fornecedores. - Capítulo: Defesa em profundidade para IA Aplicação: Caderno de campo operacional.
Seleção de modelos
Escolha baseada em evals, risco, custo, latência, capacidade e portabilidade. - Capítulo: Escolher o sistema, não o placar Aplicação: Caderno de campo operacional.
Structured output e tool use
Transformar propostas probabilísticas em contratos e ações controladas. - Capítulo: Do texto à ação segura Aplicação: Caderno de campo operacional.
UX da incerteza e human-in-the-loop
Interfaces que comunicam limites, permitem contestação e desenham supervisão real. - Capítulo: Projetar para dúvida, controle e recuperação Aplicação: Caderno de campo operacional.
Vetores, ACLs, citações e atualização
Índices vetoriais são parte de um sistema de dados autorizado e versionado. - Capítulo: Índice não é fonte da verdade Aplicação: Caderno de campo operacional.