Microsoft Lança AI Agent Framework: Explicação Detalhada com Exemplos
A Microsoft unifica Semantic Kernel e AutoGen em um framework AI Agent único. O artigo explica a arquitetura, como funciona e exemplos práticos com Java/Spring AI.
O que é MCP (Model Context Protocol)? Explicado para devs Java
Conheça MCP – o padrão de comunicação entre LLM e dados/ferramentas externas, com exemplos de como escrever um servidor MCP com Spring AI.
Por que varrer tudo custa tão caro?: explicação detalhada com exemplos (RAG)
Busca plana em RAG roda em O(n) e é absolutamente precisa, mas custa caro com dados grandes. O artigo explica IVF, nprobe e trade-offs entre recall/velocidade através de exemplos em Java.
Reparar documentos RAG sem sobrescrever: atualização correta para LLM
Quando documentos de origem mudam, sobrescrever diretamente no vector store causa inconsistência de dados. Este artigo orienta o processo de versionamento seguro para RAG.
12 papers de IA que mudaram tudo: explicação detalhada com exemplos
Compilação de 12 papers fundamentais de IA moderna — de AlexNet até RAG — com código Java ilustrando cada ideia central.
12 recursos do Claude Code: explicação detalhada com exemplos
Resumo de 12 recursos principais do Claude Code – de CLAUDE.md, Plan Mode até Subagents – com exemplos práticos em um projeto Spring Boot.
20 principais conceitos de IA em LLM: explicação detalhada
Resumo dos 20 conceitos fundamentais ao trabalhar com LLM — token, embedding, RAG, fine-tuning, agent... com exemplos de código Java/Spring AI.
AI Inference Engineering: explicação detalhada com exemplos
Aprenda como LLM gera cada token durante inference, técnicas de otimização como KV cache, batching, quantization e como medir performance com Java/Spring Boot.
De trechos encontrados a respostas com evidências em RAG
Encontrar trechos relevantes não significa ter uma resposta. Este artigo guia você por um pipeline de rerank, busca híbrida e grounding para que a LLM responda com evidências, sabendo se recusar quando não há dados suficientes.
Embeddings em busca de significado: explicação detalhada com exemplos
Aprenda como embeddings transformam texto em vetores para correspondência semântica, aplicados em RAG com exemplos Java funcionais.
Grab usa AI Agent para aumentar produtividade: explicação detalhada com exemplos
Análise de como equipes técnicas como Grab aplicam AI Agent em code review, triagem de erros e automação de tarefas repetitivas, com exemplos Java/Spring AI funcionais.
Hugging Face Hub: encontrar e usar modelos
Guia para encontrar o modelo certo no Hugging Face Hub, ler o model card e chamar o modelo tanto em Python quanto em aplicações Spring Boot.
MCP vs RAG vs AI Agent: explicação detalhada com exemplos
Compare MCP, RAG e AI Agent através de definições, arquitetura e exemplos de código Java específicos, ajudando você a saber quando usar cada um.
Pipeline Transformers: Execute Modelos NLP em Poucas Linhas
Guia de uso da função pipeline() do Hugging Face Transformers para executar análise de sentimento, NER, sumarização... sem precisar entender profundamente a arquitetura do modelo.
Tokenizador no Hugging Face: Princípios e como usar em Java
Entenda como o tokenizador do Hugging Face funciona, como integrá-lo em aplicações Spring Boot via DJL, com exemplos de encode/decode e testes práticos.
Use AI para Economizar Tempo como Dev: Explicação Detalhada
Guia prático de como usar LLM para economizar tempo escrevendo código, testes e docs em projetos Spring Boot, com exemplos funcionais.