Série AI One Em breve

AI One

IA em Produção

Engenharia de IA de ponta a ponta, dentro de um escritório contábil de Belém que recebe nove mil perguntas por mês na temporada do imposto de renda e não pode responder nenhuma errada. Inferência e quantização de modelos abertos, RAG com busca híbrida e citação, avaliação com gabarito e juiz calibrado, ferramentas e agentes, LoRA, injeção de prompt, dados pessoais e LGPD, observabilidade, custo, latência e carga — com um modelo local, uma API comercial e a regra da fundadora: na dúvida, não responda.

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31capítulos
7partes
1projeto do início ao fim
Capa provisória de AI One — Volume 10 Em preparação
LLMRAGAgentesLoRALGPDFastAPIDocker
o que vem por aí

Uma ideia do conteúdo futuro

O livro ainda está em preparação. Abaixo está o projeto e o que ele pretende entregar — para você decidir se quer entrar na lista.

README.md

O assistente de imposto de renda de um escritório contábil em Belém: RAG, ferramentas, avaliação, segurança e custo.

LLMs, RAG, agentes e avaliação: o assistente que não pode inventar imposto.

  • Um projeto só: o assistente de imposto de renda do escritório, em produção
  • RAG com fonte citada, busca híbrida e o ano-calendário certo
  • Avaliação antes de acreditar: gabarito, juiz calibrado e testes a cada mudança
  • Ferramentas para a conta, agentes com limite, LoRA em CPU
  • Injeção de prompt, LGPD, observabilidade, custo e carga, medidos
sumário provisório

31 capítulos em 7 partes

Mapa do conteúdo futuro: partes e capítulos planejados. Alguns títulos ainda podem mudar até o lançamento — o caminho do livro já aparece aqui.

parte 01 Nove mil perguntas por mêsUma pergunta que volta todo ano, uma conversa de 1966, e o que acontece dentro de uma chamada a um modelo de linguagem. 4 cap.
  1. 01
    A pergunta do Seu Benedito
  2. 02
    Uma conversa de 1966
  3. 03
    O que acontece dentro de uma chamada
  4. 04
    Quatro bits por peso
parte 02 Responder com fonteUm manual de seiscentas perguntas, embeddings de busca, um banco que entende vetor e o ano-calendário errado. 6 cap.
  1. 05
    O manual de seiscentas perguntas
  2. 06
    Embeddings de busca
  3. 07
    Um banco que entende vetor
  4. 08
    Palavra exata e significado
  5. 09
    Montar o contexto
  6. 10
    O ano errado
parte 03 Medir antes de acreditarO gabarito da Kelly, quem corrige a resposta, e testes que rodam a cada mudança. 3 cap.
  1. 11
    O gabarito da Kelly
  2. 12
    Quem corrige a resposta
  3. 13
    Testes que rodam a cada mudança
parte 04 Ferramentas e agentesModelo de linguagem não faz conta, um agente com três ferramentas e o dia em que ele se perdeu. 4 cap.
  1. 14
    Modelo de linguagem não faz conta
  2. 15
    Um agente com três ferramentas
  3. 16
    Quando o agente se perde
  4. 17
    Orquestrar sem mágica
parte 05 Ajustar o modeloQuando o prompt não basta, matrizes de posto baixo e as economias que cabem no orçamento. 3 cap.
  1. 18
    Quando o prompt não basta
  2. 19
    Posto baixo
  3. 20
    Economias que cabem no orçamento
parte 06 Seguro e privadoO PDF que dava ordens, o CPF que não sai do escritório e a regra da fundadora. 3 cap.
  1. 21
    O PDF que dava ordens
  2. 22
    O CPF não sai daqui
  3. 23
    Na dúvida, não responda
parte 07 Em produçãoUma API com fila, os quatro segundos que sumiram, GPU contra API, a carga de março e o último dia de maio. 8 cap.
  1. 24
    Uma API com fila
  2. 25
    Onde foram os quatro segundos
  3. 26
    Mais rápido e mais barato
  4. 27
    GPU, nuvem ou API
  5. 28
    Modelos abertos, APIs e o meio-termo
  6. 29
    A carga de março
  7. 30
    O último dia de maio
  8. 31
    Da matemática à produção
lista de espera

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