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Author name: Alex Chen

Alex Chen is a senior software engineer with 8 years of experience building AI-powered applications. He has worked at startups and enterprise companies, shipping production systems using LangChain, OpenAI API, and various vector databases. He writes about practical AI development, tool comparisons, and lessons learned the hard way.

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OpenAI API vs Groq: Qual escolher para projetos secundários

OpenAI API vs Groq: Qual escolher para projetos secundários
A API da OpenAI atrai um número enorme de usuários e atenção graças às suas várias integrações, enquanto o Groq luta para conquistar seu espaço no cenário da IA. De fato: escolher entre a API da OpenAI e o Groq para projetos secundários pode fazer a diferença para a sua próxima ideia

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Como adicionar respostas em streaming com Arize (passo a passo)

Criar respostas em streaming com Arize: um tutorial passo a passo

Neste tutorial, vamos adicionar respostas em streaming utilizando Arize, uma funcionalidade essencial que melhora consideravelmente a experiência do usuário para aplicativos interativos. Se você é um desenvolvedor trabalhando com dados em tempo real, isso é importante, pois a latência pode fazer a diferença entre um aplicativo funcional e um verdadeiro fracasso.

Pré-requisitos

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Comparações de IDE 2026: Encontre seu parceiro ideal

Comparações de IDE 2026: Encontre seu parceiro ideal

Você sabe como algumas pessoas ficam empolgadas com o cheiro de carros novos? Sou eu com as ferramentas de desenvolvimento. E os IDEs? Oh, nem me fale sobre isso. O cheiro de uma nova instalação, a empolgação das funcionalidades a serem descobertas! Mas encontrar “o certo” entre uma multitude de IDEs

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Eu uso Transformers.js para a inferência de AI no lado do cliente

Olá a todos, aqui é a Nina do agntbox.com! Espero que todos vocês estejam tendo uma semana produtiva. A minha está um pouco confusa, especialmente porque estive mergulhada em uma nova ferramenta que está fazendo sucesso na comunidade de desenvolvedores de IA: Transformers.js da Hugging Face. Mais especificamente, estive estudando como isso muda o jogo para o lado do cliente

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Como construir um pipeline Rag com Langfuse (Passo a passo)

Como o Langfuse Constrói um Pipeline RAG que Realmente Funciona com Dados Reais

Se você é como eu, está cansado desses tutoriais sobre pipelines RAG (Retrieval-Augmented Generation) que param após um exemplo simplista de texto limpo ou PDF perfeitamente formatados. Em vez disso, vou mostrar como langfuse construir um pipeline RAG que gerencia

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Ollama vs vLLM : Qual escolher para a produção

Ollama vs vLLM: Qual escolher para produção?
Ollama tem 165.710 estrelas no GitHub, enquanto vLLM tem 73.811. Mas as estrelas não programam por você. No cenário em constante evolução dos frameworks de IA, escolher o correto para produção é essencial, e você não pode avaliar uma ferramenta apenas pela sua popularidade.

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5 erros na seleção de bancos de dados vetoriais que custam dinheiro de verdade

5 erros na seleção de bancos de dados vetoriais que custam dinheiro de verdade
Eu vi 3 implantações de agentes de produção falharem este mês. Os 3 cometeram os mesmos 5 erros na seleção de bancos de dados vetoriais, custando às suas empresas tempo e dinheiro enquanto se esforçavam para resolver problemas que deveriam ter sido evitados. Se você está selecionando um banco de dados vetorial,

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Commento sobre como implementar a lógica de nova tentativa com PydanticAI (Passo a passo)

Implementando uma lógica de repetição com PydanticAI: Um tutorial passo a passo

Estamos construindo um serviço de recuperação de dados confiável que lida com interrupções de rede como um profissional — pois ninguém quer que seu aplicativo falhe por causa de um simples tempo limite.

Pré-requisitos

  • Python 3.11+
  • pip install pydantic-ai
  • Compreensão básica dos modelos Pydantic
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