Reduza em 80% os custos de LLM com otimização inteligente de tokens
A otimização de tokens é a habilidade crítica que separa aplicações de LLM economicamente viáveis de experimentos que esvaziam o orçamento.
Construa servidores MCP para assistentes de IA com exemplos em Python
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) está revolucionando a forma como assistentes de IA interagem com fontes de dados externas e ferramentas. Neste guia, exploraremos como construir servidores MCP em Python, com exemplos focados em capacidades de pesquisa e raspagem web.
Disponibilidade, preços reais de varejo em seis países e comparação com o Mac Studio.
NVIDIA DGX Spark é real, à venda a partir de 15 de outubro de 2025, e voltado para desenvolvedores de CUDA que necessitam de trabalho local com LLMs, com uma pilha de IA da NVIDIA integrada. O MSRP nos EUA é de $3.999; o varejo no Reino Unido/Alemança/Japão é mais alto devido ao IVA e aos canais de distribuição. Os preços públicos de etiqueta em AUD/KRW ainda não foram amplamente divulgados.
Integre o Ollama com Go: guia do SDK, exemplos e melhores práticas para produção.
Este guia oferece uma visão abrangente dos SDKs Go para Ollama e compara seus conjuntos de funcionalidades.
Comparando velocidade, parâmetros e desempenho desses dois modelos
Aqui está uma comparação entre Qwen3:30b e GPT-OSS:20b, focando na seguir instruções e parâmetros de desempenho, especificações e velocidade.
+ Exemplos Específicos Utilizando LLMs de Raciocínio
Neste post, exploraremos duas maneiras de conectar sua aplicação Python ao Ollama: 1. Via API REST HTTP; 2. Via a biblioteca oficial Python do Ollama.
Não é muito agradável.
Os modelos GPT-OSS da Ollama apresentam problemas recorrentes no manuseio de saída estruturada, especialmente quando utilizados com frameworks como LangChain, SDK da OpenAI, vllm e outros.
APIs ligeiramente diferentes exigem uma abordagem especial.
Aqui está uma comparação lado a lado do suporte a saída estruturada (obter JSON confiável) entre os principais provedores de LLM, além de exemplos mínimos em Python
Algumas maneiras de obter saídas estruturadas do Ollama
Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) são poderosos, mas em produção raramente queremos parágrafos de texto livre. Em vez disso, queremos dados previsíveis: atributos, fatos ou objetos estruturados que você possa alimentar em um aplicativo. Isso é Saída Estruturada de LLM.
Descrição, lista de comandos de planos e atalhos de teclado
Aqui está uma folha de referência atualizada do GitHub Copilot, abrangendo atalhos essenciais, comandos, dicas de uso e recursos de contexto para o Visual Studio Code e o Copilot Chat.
Longread sobre as especificações e a implementação do MCP em GO
Aqui temos uma descrição do Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), notas breves sobre como implementar um servidor MCP em Go, incluindo estrutura de mensagens 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 a rerank usando o Qwen3 Reranker em GO gerando embeddings para pares de consulta-documento e atribuindo pontuações a eles.
Implementando RAG? Aqui estão alguns snippets de código em Golang.
Este pequeno Exemplo de código Go para reranking que chama o Ollama para gerar embeddings é usado para a consulta e para cada documento candidato, ordenando em ordem decrescente por similaridade cosseno.
LLM para extrair texto de HTML...
Na biblioteca de modelos do Ollama, existem modelos capazes de converter conteúdo HTML para Markdown, o que é útil para tarefas de conversão de conteúdo.
Cursor AI vs GitHub Copilot vs Cline AI vs...
Aqui, listarei algumas ferramentas de codificação assistidas por IA e Assistentes de Codificação com IA, bem como seus pontos positivos.
O que é essa tendência de codificação assistida por IA?
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 o código automaticamente.
