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Fine-tune de LLMs para documentar código legado

Como treinar um modelo de linguagem menor para documentar código legado em PHP, JavaScript e SQL com fidelidade ao código, sem inventar regras de negócio e deixando claro quando não houver informação suficiente.

Observabilidade e Segurança em IA: o que monitorar e o que proteger

Tracing, métricas de LLM, prompt injection e guardrails: a dupla que decide se um sistema de IA é confiável em produção. Sétimo post da série sobre engenharia para Senior AI Engineer.

Arquitetura de sistemas com IA: o que muda quando o modelo vira peça crítica

IA-first não é sobre qual modelo usar. É sobre latência, falha, custo e como o sistema se comporta quando o LLM engasga. Fundamentos de arquitetura para quem constrói produtos com IA em produção.

Backend para aplicações com IA: o que muda quando o LLM entra na stack

FastAPI, AsyncIO, filas e streaming: como desenhar o backend que sustenta chamadas de LLM sem travar o resto do sistema. Segundo post da série sobre engenharia para Senior AI Engineer.

Agentes e MCP: da automação de tarefa à delegação de verdade

Tool calling, memória, orquestração multi-agente e o papel do MCP como protocolo comum. Terceiro post da série sobre engenharia para Senior AI Engineer.

RAG avançado: além do chunk-and-embed que todo tutorial ensina

Hybrid search, reranking, GraphRAG e cache semântico: o que separa um RAG de demonstração de um RAG que aguenta pergunta real de usuário. Quarto post da série sobre engenharia para Senior AI Engineer.

Fine-tuning: quando ajustar o modelo compensa mais que ajustar o prompt

LoRA, QLoRA, SFT, DPO e o que realmente muda entre as técnicas de fine-tuning. Quinto post da série sobre engenharia para Senior AI Engineer.

Deploy de modelos: da GPU certa ao autoscaling que não quebra o orçamento

Ollama, vLLM, TensorRT-LLM e as decisões de infraestrutura que definem custo e latência de inferência em produção. Sexto post da série sobre engenharia para Senior AI Engineer.