Projeto e implementação do DeepSearch e do DeepResearch
这才 2 月份，深度搜索（Deep Search）就已经隐隐成为 2025 年的新搜索标准了。像谷歌和 OpenAI 这样的巨头，纷纷亮出自己的“Deep Research”产品，努力抢占这波技术浪潮...
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Lançamento oficial do LangChain: Explore dicas para otimização de palavras-chave
作者：Krish Maniar 和 William Fu-Hinthorn 在编写提示词时，我们试图向大语言模型（LLM）传达我们的意图，以便它们能在复杂数据上应用这些指令。然而，一次性清晰表达所有细...
Um diagrama explica o quadro completo da criação de um sistema RAG.
这张图清晰地描绘了一个现代化的、复杂的问题解答（Question Answering, QA）或检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统的架构蓝图。它...
As 10 principais plataformas de agentes de IA sem código no exterior: crie rapidamente aplicativos inteligentes de nível empresarial
在人工智能浪潮的中心，AI Agent (智能体) 正以惊人的速度进化，如同科幻电影中走出的智能助手，悄然渗透进企业的每一个角落。它们不再是遥不可及的未来概念，而是企业提升效率、优化流程、决胜市场的秘...
Tradução jurídica: uma análise aprofundada do desempenho dos sistemas ChatGPT e de tradução por rede neural (NMT)
在日新月异的翻译技术浪潮中，ChatGPT (Chat Generative Pre-trained Transformer) 的横空出世无疑吸引了全球目光。作为一种先进的 大语言模型 (Large ...
Guia para a criação de sistemas multiagentes com base na CrewAI
1. 引言 在人工智能领域，Multi Agent 系统正逐渐成为解决复杂问题、实现高效协作的关键技术。CrewAI 作为一款强大的多 Agent 协作工具，为开发者提供了便捷的方式来构建智能协作系统...
Inventário de tecnologia de pesquisa profunda! Um paradigma para aplicativos LLM que é mais avançado do que os RAGs
OpenAI 的 Deep Research 工具横空出世后，各大厂商都推出了自研的 Deep Research 工具。所谓Deep Research，是和普通搜索比较的，简单的RAG检索生成一般只有...
RIG (Retrieval Interleaved Generation): uma estratégia de recuperação de escrita durante a pesquisa, adequada para consultar dados em tempo real
技术核心：Retrieval Interleaved Generation (RIG) 什么是 RIG？ RIG 是一种创新的生成方法，旨在解决大语言模型在处理统计数据时的“幻觉”（hallucina...
Dominando a fragmentação de documentos RAG: um guia de estratégias de fragmentação para a criação de sistemas de recuperação eficientes
如果你的 RAG 应用未能达到预期效果，或许是时候重新审视你的分块策略了。更好的分块意味着更精准的检索，最终带来更高质量的回复。 然而，分块技术并非“一招鲜吃遍天”，没有哪一种方法是绝对最优的。你需要...
Chunking agêntico: Chunking de texto semântico orientado por agentes de IA
引言 在大型语言模型 (LLMs) 的应用领域，尤其是在检索增强生成 (RAG) 系统中，文本分块 (Chunking) 扮演着至关重要的角色。 文本分块的质量直接关系到上下文信息的有效性，进而影响 ...
A Anthropic resume maneiras simples e eficazes de desenvolver inteligências eficientes
在过去的一年里，我们与多个行业中构建大语言模型 (LLM) 代理的团队合作。始终发现，最成功的实现并未使用复杂的框架或专用库，而是通过简单、可组合的模式构建完成。 在这篇文章中，我们将分享与客户合作以...
ZEP-Graphiti: uma arquitetura de gráfico de conhecimento temporal para memória em inteligência
速读 智能体记忆的挑战与Zep的创新 智能体（AI Agents）在复杂任务中面临记忆瓶颈。传统基于大型语言模型（LLM）的智能体受限于上下文窗口，难以有效整合长期对话历史和动态数据，限制了表现并易产...
Inventário de estruturas LLM semelhantes ao Ollama: várias opções para modelos grandes implantados localmente
在人工智能和大型语言模型 (LLMs) 领域，Ollama 框架的出现无疑吸引了众多目光。这款开源框架专注于简化大型语言模型在本地的部署和运行，让更多开发者能够轻松体验 LLM 的魅力。然而，放眼市场...
Lançamento da OpenAI: Aplicativos e práticas recomendadas para modelos de inferência de IA
在人工智能领域，模型的选择至关重要。OpenAI 作为行业领导者，提供了两种主要类型的模型系列：推理模型 (Reasoning Models) 和 GPT 模型 (GPT Models)。前者以 o ...
DeepSeek R1 Jailbreak: uma tentativa de burlar os censores do DeepSeek
DeepSeek R1 官网越狱是非常好的实验环境，能触发到基本所有类型的审查机制，可以学习很多防御技巧，所以这是一篇大模型审查机制的学习文章，会带你看到历年来大模型越狱的示例。 大模型审查机制通...
Best-of-N Jailbreak: uma simples transformação aleatória de entradas e tentativas repetidas de fazer com que os principais sistemas de IA ultrapassem as restrições de segurança para produzir respostas prejudiciais
近年来，随着生成式 AI（Generative AI）和大语言模型（LLM）的迅速发展，其安全性和可靠性问题引起了广泛关注。一项最新研究发现了一种被称为 Best-of-N 越狱法 （简称 BoN）的...
Resolvendo a confusão o1, os modelos de inferência como o DeepSeek-R1 estão pensando ou não?
发现一篇好玩的论文《Thoughts Are All Over the Place: On the Underthinking of o1-Like LLMs》，主题是分析o1 类推理模型 思考路径频...
O que é quantificação de modelo: explicação dos tipos de dados FP32, FP16, INT8 e INT4
导读 在人工智能科技的浩瀚星空中，深度学习模型以其卓越的性能，驱动着诸多领域的创新发展。然而，模型规模的持续膨胀，如同双刃剑，在提升性能的同时，也带来了算力需求与存储压力的剧增。特别是在资源受限的应用...
Think&Cite: melhorando a precisão da citação de textos usando técnicas de pesquisa em árvore
摘要 尽管大型语言模型（LLMs）表现出色，但它们容易产生幻觉并生成事实不准确的信息。这一挑战促使人们努力进行属性文本生成，促使LLMs生成包含支持证据的内容。在本文中，我们提出了一种名为Think...
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