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Padrões de Desenvolvimento de Aplicações Usando IA (Edição em Português do Brasil)

Desbloqueie o poder da IA em suas aplicações com este livro revolucionário sobre arquitetura de aplicações baseada em IA. Descubra padrões e princípios práticos para construir sistemas de software inteligentes, adaptáveis e centrados no usuário que aproveitam o potencial dos modelos de linguagem grandes e componentes de IA.

This book is a translation into Portuguese (Brazilian) of Patterns of Application Development Using AI which was originally written in English

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519
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116,174Words
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About the Book

"Patterns of Application Development Using AI" é um livro inovador que explora a interseção entre inteligência artificial (IA) e desenvolvimento de aplicações. Neste livro, Obie Fernandez, um renomado desenvolvedor de software e cofundador da plataforma de consultoria baseada em IA Olympia, compartilha suas valiosas percepções e experiências de uma jornada de um ano construindo uma aplicação baseada em IA.

Ouça uma visão geral em áudio do livro

Através de uma combinação envolvente de capítulos narrativos e referências práticas de padrões, Obie apresenta um guia abrangente para aproveitar o poder dos modelos de linguagem ampla (LLMs) no desenvolvimento de aplicações. Ele introduz padrões inovadores como "Multitude of Workers", "Self-Healing Data" e "Contextual Content Generation", que capacitam desenvolvedores a construir aplicações inteligentes, adaptativas e centradas no usuário.

Diferentemente de outros livros sobre IA que focam em conceitos teóricos ou se aprofundam nas complexidades dos algoritmos de aprendizado de máquina, este livro adota uma abordagem pragmática. Ele fornece exemplos concretos, casos de uso do mundo real e conselhos práticos sobre como integrar componentes e funções de IA em arquiteturas de aplicações. Obie compartilha seus sucessos, desafios e lições aprendidas, oferecendo uma perspectiva única sobre a aplicação prática de IA no desenvolvimento de software.

This book is a translation into Portuguese (Brazilian) of Patterns of Application Development Using AI which was originally written in English

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Author

About the Authors

Obie Fernandez

The "one and only" Obie Fernandez is an avid writer and technology enthusiast, in addition to achieving worldwide success as an electronic music producer and touring DJ. He is a Principal Engineer at Shopify and boasts a legendary 30 year career in software development and entrepreneurship.

Obie has been CTO and co-founder of many startups including Mark Zuckerberg's beloved Andela and Trevor Owen's Lean Startup Machine. His published books include Patterns of Application Development Using AI many editions of The Rails Way and the acclaimed business title The Lean Enterprise. He also founded one of the world's best known Ruby on Rails web design and development agencies, Hashrocket and served for many years as the series editor for Addison-Wesley's Professional Ruby Series.

On the rare occasion when Obie is not busy building products, consulting clients or writing books, you can find him behind the lens of his camera or DJing in the dust at Burning Man.

Follow @obie on Twitter or email him at obiefernandez@gmail.com 

Leanpub Podcast

Episode 24

An Interview with Obie Fernandez

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Contents

Table of Contents

    • Prefácio por Gregor Hohpe
    • Prefácio
      • Sobre o Livro
      • Sobre os Exemplos de Código
      • O Que Não Abordo
      • Para Quem É Este Livro
      • Construindo um Vocabulário Comum
      • Como Se Envolver
      • Agradecimentos
      • E quanto às ilustrações?
      • Sobre Lean Publishing
      • Sobre o Autor
    • Introdução
      • Reflexões sobre Arquitetura de Software
      • O que é um Modelo de Linguagem Grande?
      • Entendendo a Inferência
      • Pensando Sobre Performance
      • Experimentando Com Diferentes Modelos LLM
      • Sistemas de IA Compostos
    Parte 1: Abordagens e Técnicas Fundamentais
    • Estreitar o Caminho
      • Espaço Latente: Incompreensivelmente Vasto
      • Como o Caminho é “Delimitado”
      • Modelos Puros Versus Modelos Ajustados por Instrução
      • Engenharia de Prompts
      • Destilação de Prompts
      • E quanto ao fine-tuning?
    • Retrieval Augmented Generation (RAG)
      • O que é Retrieval Augmented Generation?
      • Como Funciona o RAG?
      • Por que Usar RAG em Suas Aplicações?
      • Implementando RAG em Sua Aplicação
      • Fragmentação por Proposições
      • Exemplos Práticos de RAG
      • Intelligent Query Optimization (IQO) (Otimização Inteligente de Consultas)
      • Reranking (Reordenação)
      • RAG Assessment (RAGAs)
      • Desafios e Perspectivas Futuras
    • Multidão de Trabalhadores
      • Trabalhadores de IA Como Componentes Reutilizáveis Independentes
      • Gerenciamento de Contas
      • Aplicações de E-commerce
      • Aplicações na Área da Saúde
      • Worker de IA como Gerenciador de Processos
      • Integrando Workers de IA em Sua Arquitetura de Aplicação
      • Composição e Orquestração de Workers de IA
      • Combinando PLN Tradicional com LLMs
    • Uso de Ferramentas
      • O que é Uso de Ferramentas?
      • O Potencial do Uso de Ferramentas
      • O Fluxo de Trabalho do Uso de Ferramentas
      • Melhores Práticas para Uso de Ferramentas
      • Compondo e Encadeando Ferramentas
      • Direções Futuras
    • Processamento de Stream
      • Implementando um ReplyStream
      • O “Loop de Conversação”
      • Continuação Automática
      • Conclusão
    • Dados Autorregenerativos
      • Estudo de Caso Prático: Consertando JSON Quebrado
      • Considerações e Contraindicações
    • Geração Contextual de Conteúdo
      • Personalização
      • Produtividade
      • Iteração Rápida e Experimentação
      • Localização Potencializada por IA
      • A Importância dos Testes com Usuários e Feedback
    • Interface Generativa
      • Gerando Texto para Interfaces de Usuário
      • Definindo UI Generativa
      • Exemplo
      • A Mudança para o Design Orientado a Resultados
      • Desafios e Considerações
      • Perspectivas Futuras e Oportunidades
    • Orquestração Inteligente de Fluxos de Trabalho
      • Necessidade de Negócio
      • Principais Benefícios
      • Padrões Principais
      • Tratamento e Recuperação de Exceções
      • Implementando a Orquestração de Workflow Inteligente na Prática
      • Monitoramento e Registro de Logs
      • Considerações de Escalabilidade e Performance
      • Testes e Validação de Fluxos de Trabalho
    Parte 2: Os Padrões
    • Engenharia de Prompts
      • Cadeia de Pensamento
      • Alternância de Modo
      • Atribuição de Função
      • Objeto Prompt
      • Template de Prompt
      • Structured IO
      • Encadeamento de Prompts
      • Reescritor de Prompts
      • Response Fencing
      • Query Analyzer
      • Reescritor de Consultas
      • Ventriloquist
    • Componentes Discretos
      • Predicado
      • Fachada de API
      • Result Interpreter
      • Máquina Virtual
      • Especificação e Testes
    • Human In The Loop (HITL)
      • Padrões de Alto Nível
      • Escalonamento
      • Feedback Loop
      • Passive Information Radiation
      • Tomada de Decisão Colaborativa (TDC)
      • Aprendizado Contínuo
      • Considerações Éticas
      • Avanços Tecnológicos e Perspectivas Futuras
    • Tratamento Inteligente de Erros
      • Abordagens Tradicionais de Tratamento de Erros
      • Diagnóstico Contextual de Erros
      • Relatório Inteligente de Erros
      • Prevenção Preditiva de Erros
      • Recuperação Inteligente de Erros
      • Comunicação Personalizada de Erros
      • Fluxo de Trabalho Adaptativo de Tratamento de Erros
    • Controle de Qualidade
      • Eval
      • Mecanismo de Proteção
      • Guardrails e Avaliações: Dois Lados da Mesma Moeda
    Glossário
      • Glossário

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