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Cognee é um framework Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas funciona com modelos auto-hospedados?

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.

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.

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.

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.

O mercado de memória está experimentando uma volatilidade de preços sem precedentes no final de 2025, com preços da RAM disparando dramaticamente em todos os segmentos.

Implantação local de LLMs tornou-se cada vez mais popular à medida que desenvolvedores e organizações buscam maior privacidade, redução de latência e maior controle sobre sua infraestrutura de IA.

Vamos comparar os preços das principais GPUs de consumo para o topo, que são adequadas para LLMs em particular e para a IA em geral.
Especificamente, estou olhando para
preços do RTX-5080 e RTX-5090.

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.

Prometheus tornou-se o padrão de fato para monitoramento de aplicações e infraestrutura nativas da nuvem, oferecendo coleta de métricas, consulta e integração com ferramentas de visualização.

Grafana é a plataforma de código aberto líder para monitoramento e observabilidade, transformando métricas, logs e rastreamentos em insights ações através de visualizações impressionantes.

Kubernetes StatefulSets são a solução ideal para gerenciar aplicações stateful que exigem identidades estáveis, armazenamento persistente e padrões de implantação ordenados — essenciais para bancos de dados, sistemas distribuídos e camadas de cache.

FLUX.1-dev é um modelo poderoso de geração de imagem a partir de texto que produz resultados impressionantes, mas seu requisito de memória de 24GB+ torna difícil executá-lo em muitos sistemas. Quantização GGUF de FLUX.1-dev oferece uma solução, reduzindo o uso de memória em aproximadamente 50% enquanto mantém a excelente qualidade das imagens.

Configurar tamanhos de contexto no Docker Model Runner é mais complexo do que deveria ser.

Black Forest Labs lançou FLUX.1-Kontext-dev, um avançado modelo de IA de imagem para imagem que aumenta imagens existentes usando instruções de texto.

Docker Model Runner é a ferramenta oficial do Docker para executar modelos de IA localmente, mas habilitar a aceleração da GPU da NVidia no Docker Model Runner requer uma configuração específica.