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No aprendizado supervisionado, cada exemplo de treino é um par: uma entrada e o seu rótulo. O modelo prevê, compara com o rótulo e se corrige. É a configuração mais comum e mais confiável, e a sua principal limitação é que rótulos são caros de produzir. Na prática: 10,000 e-mails marcados como spam ou não-spam, usados para treinar um filtro.
A automação de workflow é a prima determinística dos agentes: você especifica os passos e o modelo cuida das partes que exigem julgamento. Ela cobre a grande maioria dos casos de uso de negócio e é mais confiável e mais barata do que um agente decidindo por conta própria. Use um agente quando o caminho realmente varia; caso contrário, use um workflow. Na prática: E-mail chega → extrair campos → classificar → rotear → redigir resposta → segurar para aprovação. ...
A autonomia vai de sugerir a agir com aprovação, a agir e reportar, a agir em silêncio. É a decisão de design mais importante em um produto com agentes, porque define quem responde quando algo dá errado. A definição de sistema de IA do AI Act da UE gira explicitamente em torno de operar com níveis variáveis de autonomia. Na prática: Rascunhar a resposta (baixa) vs. enviar a resposta (alta) — mesmo modelo, risco muito diferente. ...
Evals são a suíte de testes automatizados para software probabilístico: um conjunto fixo de casos com resultados esperados, rodado a cada mudança. São a única forma de saber se um ajuste de prompt ou uma troca de modelo ajudou ou quebrou algo em silêncio. Benchmarks públicos falam do modelo; evals falam do seu sistema. Na prática: 200 tickets reais com as respostas corretas, rodados a cada mudança de prompt.
A avaliação de conformidade é o portão de compliance dos sistemas de alto risco, feita pelo próprio fornecedor ou por um organismo notificado, dependendo do caso de uso. Ela termina em uma declaração de conformidade, na marcação CE e no registro na base de dados da UE. Uma modificação substancial pode exigir que ela seja refeita. Na prática: Um dossiê documentado mostrando a gestão de riscos, a governança de dados e os testes por trás do sistema. ...
Bancos de dados vetoriais indexam vetores de alta dimensão para que ’encontre os itens mais parecidos’ rode em milissegundos sobre milhões de registros. Eles são a camada de armazenamento por baixo da maioria dos sistemas de RAG. Se você precisa de um dedicado ou apenas de uma extensão vetorial no banco que já usa depende inteiramente da escala. Na prática: Guardar cada parágrafo da sua documentação como vetor, para que um bot de suporte consiga recuperar os três certos. ...
O batch size troca estabilidade por memória e velocidade. Lotes grandes dão estimativas de gradiente mais suaves, mas exigem mais memória de GPU; lotes pequenos são mais ruidosos, mas às vezes generalizam melhor. Ele interage com a taxa de aprendizado, então os dois costumam ser ajustados juntos. Na prática: Batch size 32 significa 32 exemplos entrando e uma atualização de pesos saindo.
Benchmarks tornam modelos comparáveis no papel. Suas fraquezas são estruturais: com o tempo eles vazam para os dados de treinamento, viram alvo de otimização e raramente se parecem com a sua carga de trabalho. Leia-os como um sinal grosseiro e depois rode as suas próprias evals. Na prática: Um modelo no topo de um benchmark de programação e ainda assim falhando no seu código.
A busca híbrida roda recuperação léxica e semântica em conjunto e combina os rankings. Palavras-chave acertam correspondências exatas — códigos de produto, nomes, mensagens de erro — enquanto vetores dão conta de paráfrases. Em RAG de produção, essa combinação bate qualquer uma das duas isoladamente de forma consistente. Na prática: ‘Erro E-4471 reembolso’ precisa do código exato e do conceito de reembolso.
A busca vetorial transforma a consulta em embedding e devolve os vetores armazenados mais próximos, de modo que ‘como faço para receber meu dinheiro de volta’ encontra uma política de reembolso que nunca usa essas palavras. É o motor de recuperação por trás do RAG. Também é mais fraca que a busca por palavra-chave em identificadores exatos, e é por isso que existe a busca híbrida. Na prática: Uma consulta sem nenhum vocabulário em comum ainda traz à tona o documento certo. ...