Chunking é o hiperparâmetro mais subestimado na Geração Aumentada por Recuperação (RAG):
ele determina silenciosamente o que seu LLM “vê”,
o quão cara se torna a ingestão,
e quanto da janela de contexto do LLM você queima por resposta.
A auto-hospedagem de LLMs mantém dados, modelos e inferência sob o seu controle – um caminho prático para soberania da IA para equipes, empresas e nações.
Teste de velocidade de LLM no RTX 4080 com 16 GB de VRAM
Executar grandes modelos de linguagem (LLMs) localmente oferece privacidade, capacidade offline e zero custo de API.
Este teste revela exatamente o que se pode esperar de 14 LLMs populares
LLMs no Ollama em uma RTX 4080.
Testando o Cognee com LLMs locais – resultados reais
Cognee é um framework em Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs.
Mas ele funciona com modelos auto-hospedados?
Após instalar automaticamente um novo kernel, o Ubuntu 24.04 perdeu a rede ethernet. Este problema frustrante ocorreu comigo pela segunda vez, por isso estou documentando a solução aqui para ajudar outros que enfrentam o mesmo problema.
Os preços da memória RAM disparam entre 163% e 619% à medida que a demanda por IA tensiona o fornecimento.
O mercado de memória está experimentando uma volatilidade de preços sem precedentes no final de 2025, com os preços da RAM disparando dramaticamente em todos os segmentos.
Preços de GPUs de Consumo Adequadas para IA - RTX 5080 e RTX 5090
Vamos comparar os preços das GPUs de consumo de topo, que são adequadas, em particular, para LLMs e, em geral, para IA.
Especificamente, estou analisando os preços das RTX-5080 e RTX-5090.
Implante IA empresarial em hardware de baixo custo com modelos abertos
A democratização da IA chegou.
Com LLMs de código aberto como Llama, Mistral e Qwen rivalizando agora com modelos proprietários, as equipes podem construir uma poderosa infraestrutura de IA usando hardware de consumo - reduzindo drasticamente os custos enquanto mantêm controle total sobre a privacidade dos dados e a implantação.