Reduza os custos do LLM em 80% com otimização inteligente de tokens
A otimização de tokens é a habilidade crítica que separa as aplicações de LLM custo-efetivas das experiências que consomem orçamento.
Construa servidores MCP para assistentes de IA com exemplos em Python
O Protocolo de Contexto do Modelo (MCP) está revolucionando a forma como os assistentes de IA interagem com fontes de dados externas e ferramentas. Neste guia, exploraremos como construir servidores MCP em Python, com exemplos focados nas capacidades de busca na web e raspagem.
Disponibilidade, preços reais no varejo em seis países e comparação com o Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark é real, disponível para venda a partir de 15 de outubro de 2025, e direcionado a desenvolvedores de CUDA que precisam de trabalho local com LLM com uma pilha integrada de IA da NVIDIA. Preço de venda sugerido nos EUA $3.999; o preço retalhista em UK/DE/JP é mais alto devido ao imposto sobre o valor agregado e ao canal. Preços públicos em AUD/KRW ainda não estão amplamente divulgados.
Integre o Ollama com Go: guia do SDK, exemplos e melhores práticas para produção.
Este guia fornece uma visão abrangente dos SDKs Go para Ollama disponíveis e compara seus conjuntos de recursos.
Comparando velocidade, parâmetros e desempenho desses dois modelos
Aqui está uma comparação entre Qwen3:30b e GPT-OSS:20b
focando em seguir instruções e parâmetros de desempenho, especificações e velocidade:
Exemplos Específicos Utilizando Modelos de Linguagem Pensantes
Neste post, vamos explorar duas maneiras de conectar sua aplicação Python ao Ollama: 1. Via API REST HTTP; 2. Via a biblioteca oficial do Ollama para Python.
Não muito agradável.
Modelos GPT-OSS do Ollama têm problemas recorrentes ao lidar com saídas estruturadas, especialmente quando usados com frameworks como LangChain, OpenAI SDK, vllm e outros.
APIs ligeiramente diferentes exigem uma abordagem especial.
Aqui está uma comparação lado a lado de suporte para saída estruturada (obter JSON confiável de volta) entre provedores populares de LLM, juntamente com exemplos mínimos de Python
Alguns modos de obter saída estruturada do Ollama
Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) são poderosos, mas, em produção, raramente queremos parágrafos livres. Em vez disso, queremos dados previsíveis: atributos, fatos ou objetos estruturados que você pode alimentar em um aplicativo. Isso é Saída Estruturada de LLM.
Descrição, lista de comandos e atalhos do teclado
Aqui está uma folha de dicas atualizada do GitHub Copilot, cobrindo atalhos essenciais, comandos, dicas de uso e recursos de contexto para o Visual Studio Code e o Copilot Chat
Longread sobre especificações e implementação do MCP em GO
Aqui temos uma descrição do Protocolo de Contexto do Modelo (MCP), notas breves sobre como implementar um servidor MCP em Go, incluindo a estrutura da mensagem e especificações do protocolo.
Implementando RAG? Aqui estão alguns trechos de código em Go - 2...
Como o Ollama padrão não possui uma API de rerank direta, você precisará implementar reranking usando o Qwen3 Reranker em GO gerando embeddings para pares de consulta-documento e classificando-os.
Implementando RAG? Aqui estão alguns trechos de código em Golang.
Este pequeno exemplo de código Go para reranking está chamando o Ollama para gerar embeddings para a consulta e para cada documento candidato, em seguida, classificando em ordem decrescente pela similaridade do cosseno.
LLM para extrair texto de HTML...
Na biblioteca de modelos do Ollama existem modelos capazes de converter conteúdo HTML em Markdown, o que é útil para tarefas de conversão de conteúdo.
O que é esse coding assistido por IA que está em moda?
Vibe coding é uma abordagem de programação impulsionada por IA, onde os desenvolvedores descrevem a funcionalidade desejada em linguagem natural, permitindo que ferramentas de IA gerem código automaticamente.
