Rag

Chunking é o hiperparâmetro mais subestimado na Geração Aumentada por Recuperação (RAG): ele determina silenciosamente o que seu LLM “vê”, o quão cara se torna a ingestão, e quanto da janela de contexto do LLM você queima por resposta.

Production-focused guide to building RAG systems: chunking, vector stores, hybrid retrieval, reranking, evaluation, and when to choose RAG over fine-tuning.

Hospedar LLMs localmente mantém dados, modelos e inferência sob seu controle – um caminho prático para a soberania de IA para equipes, empresas e nações.

O ecossistema Python deste mês é dominado por Claude Skills e ferramentas de agentes de IA. Esta análise examina os principais repositórios Python em alta no GitHub.

O ecossistema Go continua a prosperar, e a lista de tendências deste mês está recheada de infraestrutura de agentes de IA. Esta análise examina os principais repositórios Go em alta no GitHub deste mês.

Cognee é um framework em Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas ele funciona com modelos auto-hospedados?

Escolher o Melhor LLM para o Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de grafos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware. O Cognee desempenha-se melhor com modelos maiores e de baixa alucinação (32B+) através do Ollama, mas opções de tamanho médio funcionam para configurações mais leves.

A biblioteca Python do Ollama agora inclui capacidades nativas de busca web Ollama. Com apenas algumas linhas de código, você pode aprimorar seus LLMs locais com informações em tempo real da web, reduzindo alucinações e melhorando a precisão.

Escolher a loja de vetores certa pode fazer ou quebrar o desempenho, o custo e a escalabilidade da sua aplicação RAG. Esta comparação abrangente cobre as opções mais populares em 2024-2025.

A API de Pesquisa Web da Ollama permite aprimorar LLMs locais com informações da web em tempo real. Este guia mostra como implementar capacidades de pesquisa web em Go, desde chamadas simples de API até agentes de pesquisa completos.

Executar LLMs localmente é agora viável para desenvolvedores, startups e até mesmo equipes de empresas.
Mas escolher a ferramenta certa — Ollama, vLLM, LM Studio, LocalAI ou outras — depende dos seus objetivos:

A democratização da IA chegou. Com LLMs de código aberto como Llama, Mistral e Qwen rivalizando agora com modelos proprietários, as equipes podem construir uma poderosa infraestrutura de IA usando hardware de consumo - reduzindo drasticamente os custos enquanto mantêm controle total sobre a privacidade dos dados e a implantação.

Geração Aumentada por Recuperação (RAG) evoluiu muito além da simples busca por similaridade vetorial. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG representam a fronteira das capacidades desses sistemas.

A otimização de tokens é a habilidade crucial que separa aplicações de LLMs com custo-efetividade de experimentos que drenam o orçamento.

Convertendo HTML para Markdown é uma tarefa fundamental nos fluxos de trabalho de desenvolvimento modernos, especialmente ao preparar conteúdo web para Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs), sistemas de documentação ou geradores de sites estáticos como o Hugo.

Este guia fornece uma visão abrangente dos SDKs em Go para Ollama e compara seus conjuntos de recursos.