Olá a todos, aqui é Morgan do aidebug.net! Hoje quero abordar um assunto que impede muitos de nós de dormir à noite: esses erros de IA insidiosos, frustrantes e às vezes completamente desorientadores. Em particular, quero falar sobre a arte muitas vezes negligenciada da depuração quando seu novo modelo de IA novíssimo começa a te dar… bem, não exatamente aquilo que você

Autor: Riley Debug – especialista em debugging AI e engenheiro ML ops

Como especialista em debugging AI e engenheiro ML ops, vi com meus próprios olhos o poder e as armadilhas dos sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG). RAG promete basear os grandes modelos de linguagem (LLMs) em informações específicas do setor e atualizadas, o que é radicalmente

Olá a todos, sou Morgan, novamente aqui para mais uma visão sobre os detalhes do desenvolvimento da IA. Hoje falamos da palavra que começa com ‘F’ – não, não essa. Estou falando de Fix. Mais especificamente, da correção daqueles erros persistentes e difíceis que aparecem em nossos modelos de IA quando menos esperamos. Estamos em 2026 e, embora a IA tenha feito incríveis

Checklist para o deployment em produção: 10 coisas a fazer antes de passar para a produção

Eu vi 5 deployments em produção falharem este mês. Os 5 cometeram os mesmos 7 erros. É ridículo e evitável. Se você é um desenvolvedor que se preocupa com a qualidade do deployment, ter uma checklist sólida para o deployment em produção é fundamental. Sem ela, você corre o risco de encontrar problemas.

A lista

1.

Ollama vs TGI : Qual escolher para as startups ?
Ollama tem 165 710 estrelas no GitHub, enquanto o TGI (Text Generation Inference) tem apenas 10 812. Mas acreditem, as estrelas nem sempre se traduzem em uma potência produtiva, especialmente quando se é uma startup lutando contra o tempo e os recursos. Neste duelo, analisarei as duas ferramentas, mostrando qual é mais adequada para as startups, e

Descubra por que os sistemas de IA falham silenciosamente e como detectar bugs por meio da detecção de deriva de dados, limiares de confiança e pipelines observáveis.

Olá a todos, Morgan aqui, novamente com outra exploração do mundo caótico e glorioso do debugging da IA. Hoje quero falar sobre algo que toca de perto quem desenvolve IA, algo que muitas vezes se assemelha a um soco no estômago: o temido “erro silencioso.”

Vocês sabem do que estou falando. Seu modelo está em execução,

Olá a todos, Morgan aqui do aidbug.net, de volta ao meu estado habitual cheio de café, pronto para explorar algo que me preocupa (trocadilho absolutamente intencional) no mundo do debug da IA. Falamos muito sobre a deriva dos modelos, a qualidade dos dados e esses grandes problemas de distribuição assustadores. Mas e quanto às pequenas coisas? Os assassinos sorrateiros e silenciosos que

Qdrant vs ChromaDB : Qual escolher para a produção?

Qdrant tem 29.692 estrelas no GitHub, enquanto ChromaDB tem 26.727. Mas ter mais estrelas não significa que seja a melhor escolha para suas necessidades de produção. No mundo atual das aplicações focadas em dados, a escolha do banco de dados vetorial pode ter um impacto significativo no desempenho, na escalabilidade e na facilidade de uso. Este artigo comparará Qdrant

7 erros de coordenação multi-agente que custam dinheiro de verdade
Vi 3 implementações de agentes de produção falharem este mês. Todos os 3 cometeram os mesmos 5 erros. A coordenação multi-agente é um daqueles termos da moda que parecem impressionantes, mas, quando mal feita, custa às empresas não apenas tempo e dor de cabeça, mas também dinheiro de verdade.

1. Protocolos de comunicação ineficazes
Por quê