Controle dados e modelos com LLMs auto-hospedados
Auto-hospedagem de LLMs mantém os dados, modelos e inferência sob seu controle - um caminho prático para soberania em IA para equipes, empresas e nações.
Aqui: o que é a soberania em IA, quais aspectos e métodos são usados para construí-la, como a auto-hospedagem de LLMs se encaixa, e como países estão abordando o desafio.
Repositórios de Python em alta em janeiro de 2026
O ecossistema Python este mês é dominado pelas habilidades do Claude e pela ferramenta de agentes de IA. Este resumo analisa os repositórios Python mais populares no GitHub.
Repositórios de Go em alta em janeiro de 2026
O ecossistema Go continua a prosperar com projetos inovadores que abrangem ferramentas de IA, aplicações auto-hospedadas e infraestrutura para desenvolvedores. Este resumo analisa os principais repositórios de Go em tendência no GitHub deste mês.
Testando o Cognee com LLMs locais - resultados reais
Cognee é um framework Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas funciona com modelos auto-hospedados?
Reflexões sobre LLMs para o Cognee auto-hospedado
Escolher o Melhor LLM para Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de gráficos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware.
Cognee se destaca com modelos maiores e de baixa alucinação (32B+) via Ollama, mas opções de tamanho médio funcionam para configurações mais leves.
Construa agentes de busca com IA com Python e Ollama
A biblioteca Python do Ollama agora inclui capacidades nativas de pesquisa web do OLLama. Com apenas algumas linhas de código, você pode complementar seus LLMs locais com informações em tempo real da web, reduzindo alucinações e melhorando a precisão.
Escolha o banco de dados vetorial certo para sua pilha RAG
Escolher o armazenamento de vetores certo pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso no desempenho, custo e escalabilidade da sua aplicação RAG. Esta comparação abrangente abrange as opções mais populares de 2024-2025.
Construa agentes de busca com IA usando Go e Ollama
A API de pesquisa web do Ollama permite que você amplie LLMs locais com informações da web em tempo real. Este guia mostra como implementar capacidades de pesquisa web em Go, desde chamadas simples da API até agentes de pesquisa completos.
Domine o implantação local de LLM com 12+ ferramentas comparadas
Implantação local de LLMs tornou-se cada vez mais popular, à medida que desenvolvedores e organizações buscam maior privacidade, menor latência e maior controle sobre sua infraestrutura de IA.
Implante IA empresarial em hardware de baixo custo com modelos abertos
A democratização da IA está aqui. Com LLMs de código aberto como Llama 3, Mixtral e Qwen agora rivalizando com modelos proprietários, as equipes podem construir infraestrutura poderosa de IA usando hardware de consumo - reduzindo custos enquanto mantêm o controle completo sobre a privacidade dos dados e o deployment.
LongRAG, Self-RAG, GraphRAG - Técnicas de próxima geração
Retrieval-Augmented Generation (RAG) evoluiu muito além da simples busca por similaridade de vetores. LongRAG, Self-RAG e GraphRAG representam a ponta da tecnologia dessas capacidades.
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.
Python para converter HTML em Markdown limpo e pronto para LLM
Conversão de HTML para Markdown é uma tarefa fundamental nos fluxos de trabalho modernos de desenvolvimento, especialmente ao preparar conteúdo web para Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), sistemas de documentação ou geradores de sites estáticos como o Hugo.
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.
