Padrões de Desenvolvimento de Aplicações Usando IA (Edição em Português do Brasil)
Padrões de Desenvolvimento de Aplicações Usando IA (Edição em Português do Brasil)
Sobre o Livro
"Patterns of Application Development Using AI" é um livro inovador que explora a interseção entre inteligência artificial (IA) e desenvolvimento de aplicações. Neste livro, Obie Fernandez, um renomado desenvolvedor de software e cofundador da plataforma de consultoria baseada em IA Olympia, compartilha suas valiosas percepções e experiências de uma jornada de um ano construindo uma aplicação baseada em IA.
Ouça uma visão geral em áudio do livro
Através de uma combinação envolvente de capítulos narrativos e referências práticas de padrões, Obie apresenta um guia abrangente para aproveitar o poder dos modelos de linguagem ampla (LLMs) no desenvolvimento de aplicações. Ele introduz padrões inovadores como "Multitude of Workers", "Self-Healing Data" e "Contextual Content Generation", que capacitam desenvolvedores a construir aplicações inteligentes, adaptativas e centradas no usuário.
Diferentemente de outros livros sobre IA que focam em conceitos teóricos ou se aprofundam nas complexidades dos algoritmos de aprendizado de máquina, este livro adota uma abordagem pragmática. Ele fornece exemplos concretos, casos de uso do mundo real e conselhos práticos sobre como integrar componentes e funções de IA em arquiteturas de aplicações. Obie compartilha seus sucessos, desafios e lições aprendidas, oferecendo uma perspectiva única sobre a aplicação prática de IA no desenvolvimento de software.
Sobre os Autores
Sumário
- Prefácio por Gregor Hohpe
- Prefácio
- Sobre o Livro
- Sobre os Exemplos de Código
- O Que Não Abordo
- Para Quem É Este Livro
- Construindo um Vocabulário Comum
- Como Se Envolver
- Agradecimentos
- E quanto às ilustrações?
- Sobre Lean Publishing
- Sobre o Autor
- Introdução
- Reflexões sobre Arquitetura de Software
- O que é um Modelo de Linguagem Grande?
- Entendendo a Inferência
- Pensando Sobre Performance
- Experimentando Com Diferentes Modelos LLM
- Sistemas de IA Compostos
- Estreitar o Caminho
- Espaço Latente: Incompreensivelmente Vasto
- Como o Caminho é “Delimitado”
- Modelos Puros Versus Modelos Ajustados por Instrução
- Engenharia de Prompts
- Destilação de Prompts
- E quanto ao fine-tuning?
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- O que é Retrieval Augmented Generation?
- Como Funciona o RAG?
- Por que Usar RAG em Suas Aplicações?
- Implementando RAG em Sua Aplicação
- Fragmentação por Proposições
- Exemplos Práticos de RAG
- Intelligent Query Optimization (IQO) (Otimização Inteligente de Consultas)
- Reranking (Reordenação)
- RAG Assessment (RAGAs)
- Desafios e Perspectivas Futuras
- Multidão de Trabalhadores
- Trabalhadores de IA Como Componentes Reutilizáveis Independentes
- Gerenciamento de Contas
- Aplicações de E-commerce
- Aplicações na Área da Saúde
- Worker de IA como Gerenciador de Processos
- Integrando Workers de IA em Sua Arquitetura de Aplicação
- Composição e Orquestração de Workers de IA
- Combinando PLN Tradicional com LLMs
- Uso de Ferramentas
- O que é Uso de Ferramentas?
- O Potencial do Uso de Ferramentas
- O Fluxo de Trabalho do Uso de Ferramentas
- Melhores Práticas para Uso de Ferramentas
- Compondo e Encadeando Ferramentas
- Direções Futuras
- Processamento de Stream
- Implementando um ReplyStream
- O “Loop de Conversação”
- Continuação Automática
- Conclusão
- Dados Autorregenerativos
- Estudo de Caso Prático: Consertando JSON Quebrado
- Considerações e Contraindicações
- Geração Contextual de Conteúdo
- Personalização
- Produtividade
- Iteração Rápida e Experimentação
- Localização Potencializada por IA
- A Importância dos Testes com Usuários e Feedback
- Interface Generativa
- Gerando Texto para Interfaces de Usuário
- Definindo UI Generativa
- Exemplo
- A Mudança para o Design Orientado a Resultados
- Desafios e Considerações
- Perspectivas Futuras e Oportunidades
- Orquestração Inteligente de Fluxos de Trabalho
- Necessidade de Negócio
- Principais Benefícios
- Padrões Principais
- Tratamento e Recuperação de Exceções
- Implementando a Orquestração de Workflow Inteligente na Prática
- Monitoramento e Registro de Logs
- Considerações de Escalabilidade e Performance
- Testes e Validação de Fluxos de Trabalho
- Engenharia de Prompts
- Cadeia de Pensamento
- Alternância de Modo
- Atribuição de Função
- Objeto Prompt
- Template de Prompt
- Structured IO
- Encadeamento de Prompts
- Reescritor de Prompts
- Response Fencing
- Query Analyzer
- Reescritor de Consultas
- Ventriloquist
- Componentes Discretos
- Predicado
- Fachada de API
- Result Interpreter
- Máquina Virtual
- Especificação e Testes
- Human In The Loop (HITL)
- Padrões de Alto Nível
- Escalonamento
- Feedback Loop
- Passive Information Radiation
- Tomada de Decisão Colaborativa (TDC)
- Aprendizado Contínuo
- Considerações Éticas
- Avanços Tecnológicos e Perspectivas Futuras
- Tratamento Inteligente de Erros
- Abordagens Tradicionais de Tratamento de Erros
- Diagnóstico Contextual de Erros
- Relatório Inteligente de Erros
- Prevenção Preditiva de Erros
- Recuperação Inteligente de Erros
- Comunicação Personalizada de Erros
- Fluxo de Trabalho Adaptativo de Tratamento de Erros
- Controle de Qualidade
- Eval
- Mecanismo de Proteção
- Guardrails e Avaliações: Dois Lados da Mesma Moeda
- Glossário
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