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IA na prática

Os modelos por dentro e por fora: token, contexto, prompt e como pedir para a IA o que ela consegue entregar.

7 lições em ordem de estudo

Fundamentos de IA

  1. 01IA generativa para iniciantes: escolha uma tarefa seguraAprenda a escolher uma tarefa adequada para IA generativa, preparar o pedido, limitar riscos e conferir o primeiro resultado antes de aproveitá-lo.testado
  2. 02Tokens e contexto na IA: planeje arquivos, limites e custoMonte um orçamento de contexto, reserve espaço para a resposta, corte histórico antigo e selecione trechos relevantes com estimadores locais em Node.testado
  3. 03Como verificar respostas da IA antes de confiarUse checklist manual e scripts locais para separar afirmações, validar URLs, refazer cálculos, conferir datas e registrar incerteza antes de usar uma resposta.testado

Escrevendo prompts

  1. 04Engenharia de prompt: instruções que você consegue testarAprenda a escrever prompts com tarefa, contexto, regras e formato, versionar mudanças e medir regressões sem depender de tentativa e erro no chat.testado
  2. 05Few-shot prompting: ensine pelo exemplo, sem confusãoAprenda a selecionar, ordenar e validar exemplos few-shot, detectar vazamento de rótulo, controlar tokens e repetir avaliações antes de publicar.testado
  3. 06Structured Outputs: receba JSON confiável da IAAprenda a definir um JSON Schema com Zod, usar Structured Outputs na Responses API e validar a resposta antes de entregá-la ao restante do código.testado

Dados e ferramentas

  1. 07RAG do zero: busque contexto antes de responder com IAEntenda Retrieval-Augmented Generation criando uma busca local, montando o contexto com fontes, tratando ausência e avaliando se o trecho certo apareceu.testado