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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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Como Construir um Pipeline Rag com Langfuse (Passo a Passo)

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

Se você é como eu, está cansado daqueles tutoriais de pipeline RAG (Geração Aumentada por Recuperação) que param após um exemplo simples de texto limpo ou PDFs perfeitamente formatados. Em vez disso, vou mostrar como la

ngfuse construir um pipeline RAG que lida com

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Ollama vs vLLM: Qual Usar na Produção

Ollama vs vLLM: Qual deles usar em produção?
Ollama tem 165.710 estrelas no GitHub, enquanto o vLLM tem 73.811. Mas estrelas não escrevem código para você. No cenário em constante evolução dos frameworks de IA, escolher o certo para produção é fundamental, e você não pode julgar uma ferramenta apenas pela sua popularidade.

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5 Erros na Seleção de Banco de Dados Vetorial que Custam Dinheiro de Verdade

5 Erros na Seleção de Banco de Dados Vetorial que Custam Dinheiro Real
Eu vi 3 implantações de agentes de produção falharem este mês. Todos os 3 cometeram os mesmos 5 erros na seleção de banco de dados vetorial, custando tempo e dinheiro para suas empresas enquanto se apressavam para resolver problemas que poderiam ter sido evitados. Se você está no processo de selecionar um banco de dados vetorial,

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Como Implementar Lógica de Repetição com PydanticAI (Passo a Passo)

Implementando Lógica de Repetição com PydanticAI: Um Tutorial Passo a Passo

Estamos construindo um serviço confiável de busca de dados que lida com interrupções de rede como um profissional — porque ninguém quer que seu aplicativo trave 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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    Docker vs Railway: Qual Usar para Projetos Paralelos

    Docker vs Railway: Qual Escolher para Projetos Paralelos?

    Atualmente, o Docker tem mais de 45.000 estrelas no GitHub, enquanto o Railway tem cerca de 13.000. Mas, para ser honesto, essas estrelas não significam muito quando você está na linha de frente tentando fazer seu projeto paralelo decolar.

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    Docker vs Railway: Qual Escolher para Produção

    Docker vs Railway: Qual escolher para produção?
    O Docker tem impressionantes 256.042 estrelas no GitHub, enquanto o Railway possui cerca de 8.828. Mas sejamos honestos, só porque algo tem mais estrelas não significa que seja melhor para produção. A verdadeira questão é quão bem cada ferramenta pode atender às suas necessidades de implantação e quais concessões você está disposto a fazer.

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    5 Erros de Otimização da Janela de Contexto Que Custam Dinheiro Real

    5 Erros de Otimização de Janela de Contexto Que Custam Dinheiro de Verdade

    Eu vi 3 implantações de agentes de produção falharem este mês. Todos os 3 cometeram os mesmos 5 erros. A otimização da janela de contexto é um tópico em alta, mas poucos parecem acertar, levando a perdas significativas em receita potencial, eficiência e satisfação do usuário. Se você não está ciente de

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