Padrões de Desenvolvimento de Aplicações Usando IA (Edição em Português)
Padrões de Desenvolvimento de Aplicações Usando IA (Edição em Português)
Sobre o Livro
"Patterns of Application Development Using AI" é um livro inovador que explora a interseção entre a inteligência artificial (IA) e o desenvolvimento de aplicações. Neste livro, Obie Fernandez, um reconhecido programador de software e cofundador da plataforma de consultoria potenciada por IA Olympia, partilha os seus valiosos conhecimentos e experiências de uma jornada de um ano na construção de uma aplicação baseada em IA.
Ouça uma visão geral do livro em áudio
Através de uma combinação cativante de capítulos narrativos e referências práticas de padrões, Obie apresenta um guia abrangente para aproveitar o poder dos modelos de linguagem de grande escala (LLMs) no desenvolvimento de aplicações. Ele introduz padrões inovadores como "Multitude of Workers", "Self-Healing Data" e "Contextual Content Generation", que capacitam os programadores para construir aplicações inteligentes, adaptáveis e centradas no utilizador.
Ao contrário de outros livros sobre IA que se focam em conceitos teóricos ou se aprofundam nas complexidades dos algoritmos de aprendizagem automática, este livro adota uma abordagem pragmática. 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 partilha os seus sucessos, desafios e lições aprendidas, oferecendo uma perspetiva única sobre a aplicação prática da IA no desenvolvimento de software.
Sobre os Autores
Índice
- 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 Participar
- Agradecimentos
- O que há com as ilustrações?
- Sobre a Publicação Lean
- Sobre o Autor
- Introdução
- Reflexões sobre Arquitetura de Software
- O que é um Modelo de Linguagem de Larga Escala?
- Compreendendo a Inferência
- Pensando Sobre o Desempenho
- Experimentando com Diferentes Modelos LLM
- Sistemas de IA Compostos
- Estreitar o Caminho
- Espaço Latente: Incompreensivelmente Vasto
- Como o Caminho é “Estreitado”
- Modelos Base Versus Modelos Ajustados por Instruções
- Engenharia de Prompts
- Destilação de Prompts
- E quanto ao ajuste fino?
- Retrieval Augmented Generation (RAG)
- O que é a Geração Aumentada por Recuperação?
- Como Funciona o RAG?
- Por Que Usar RAG nas Suas Aplicações?
- Implementação do RAG na Sua Aplicação
- Segmentação por Proposições
- Exemplos Práticos de RAG
- Otimização Inteligente de Consultas (OIC)
- Reclassificação
- Avaliação RAG (RAGAs)
- Desafios e Perspetivas Futuras
- Multidão de Trabalhadores
- Trabalhadores de IA Como Componentes Reutilizáveis Independentes
- Gestão de Contas
- Aplicações de Comércio Eletrónico
- Aplicações na Área da Saúde
- O Worker de IA como Process Manager
- Integração de Workers de IA na Arquitetura da Sua Aplicação
- Composição e Orquestração de Workers de IA
- Combinando PLN Tradicional com LLMs
- Uso de Ferramentas
- O que é o Uso de Ferramentas?
- O Potencial da Utilização de Ferramentas
- O Fluxo de Trabalho da Utilização de Ferramentas
- Melhores Práticas para o Uso de Ferramentas
- Composição e Encadeamento de Ferramentas
- Direções Futuras
- Processamento de Streams
- Implementação de um ReplyStream
- O “Ciclo de Conversação”
- Continuação Automática
- Conclusão
- Dados Auto-Reparáveis
- Caso Prático: Corrigir JSON Defeituoso
- Considerações e Contraindicações
- Geração de Conteúdo Contextual
- Personalização
- Produtividade
- Iteração Rápida e Experimentação
- Localização Potenciada por IA
- A Importância dos Testes com Utilizadores e do Feedback
- Generative UI
- Gerar Texto para Interfaces de Utilizador
- Definindo a UI Generativa
- Exemplo
- A Mudança para o Design Orientado a Resultados
- Desafios e Considerações
- Perspetivas Futuras e Oportunidades
- Orquestração Inteligente de Fluxos de Trabalho
- Necessidade de Negócio
- Principais Benefícios
- Padrões Principais
- Tratamento e Recuperação de Exceções
- Implementação Prática da Orquestração de Fluxos de Trabalho Inteligentes
- Monitorização e Registo de Eventos
- Considerações de Escalabilidade e Desempenho
- Testes e Validação de Workflows
- Engenharia de Prompts
- Chain of Thought
- Mudança de Modo
- Atribuição de Função
- Objeto Prompt
- Template de Prompt
- Structured IO
- Encadeamento de Prompts
- Prompt Rewriter
- Response Fencing
- Analisador de Consultas
- Query Rewriter
- Ventriloquist
- Componentes Discretos
- Predicado
- API Facade
- Interpretador de Resultados
- Máquina Virtual
- Especificação e Testes
- Human In The Loop (HITL)
- Padrões de Alto Nível
- Escalonamento
- Ciclo de Feedback
- Radiação Passiva de Informação
- Tomada de Decisão Colaborativa (TDC)
- Aprendizagem Contínua
- Considerações Éticas
- Avanços Tecnológicos e Perspetivas Futuras
- Tratamento Inteligente de Erros
- Abordagens Tradicionais de Tratamento de Erros
- Diagnóstico Contextual de Erros
- Relatórios Inteligentes de Erros
- Prevenção Preditiva de Erros
- Recuperação Inteligente de Erros
- Comunicação de Erros Personalizada
- Fluxo de Trabalho Adaptativo de Tratamento de Erros
- Controlo de Qualidade
- Eval
- Barreira de Proteção
- Guardrails e Evals: Dois Lados da Mesma Moeda
- Glossário
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