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Codificação com IA: Um Espectro de Colaboração Humano-IA

2025-08-02
Codificação com IA: Um Espectro de Colaboração Humano-IA

Este artigo explora estratégias para codificação assistida por IA, descrevendo o processo como um espectro de colaboração humano-IA. De mínima dependência de IA (semelhante a discutir problemas com colegas de outra empresa) a máxima dependência (delegar tarefas a um programador júnior), o autor detalha os diferentes níveis de interação e enfatiza a importância de escolher a estratégia certa com base no contexto, equilibrando a profundidade de aprendizado e a eficiência.

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Desenvolvimento Colaboração de código

Uma Comédia de Erros: Minha Biblioteca de Busca Amadora vs. Elasticsearch

2025-06-06
Uma Comédia de Erros: Minha Biblioteca de Busca Amadora vs. Elasticsearch

O autor compara sua biblioteca de busca de texto completo baseada em Pandas, SearchArray, com o Elasticsearch usando o benchmark BEIR. Os resultados são humilhantes: o SearchArray apresenta um desempenho significativamente inferior ao Elasticsearch em todos os aspectos. O artigo investiga os motivos, destacando as otimizações em mecanismos de busca prontos para produção, como o algoritmo WAND e índices invertidos eficientes. A falta dessas otimizações no SearchArray leva a um desempenho ruim. O autor conclui que o SearchArray é adequado para prototipagem em conjuntos de dados menores, mas não para sistemas de recuperação em larga escala.

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Desenvolvimento

Turbine a Busca com LLMs: Uma Abordagem Barata e Rápida

2025-04-09
Turbine a Busca com LLMs: Uma Abordagem Barata e Rápida

Este artigo demonstra como construir um serviço de busca rápido e econômico usando Modelos de Linguagem Grandes (LLMs). O autor implementa um aplicativo FastAPI que chama um LLM leve (Qwen2-7B), aproveitando o Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot para gerenciamento automatizado de clusters, para alcançar a análise estruturada de consultas de busca. A construção e implantação de imagens Docker, combinadas com um mecanismo de cache Valkey, melhoram significativamente o desempenho e a escalabilidade. Essa abordagem evita chamadas frequentes a APIs em nuvem caras, reduzindo custos e mostrando o potencial de executar LLMs em infraestrutura local, oferecendo uma nova perspectiva na construção de mecanismos de busca mais inteligentes e rápidos.

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Desenvolvimento

Conquistando Juízes de Busca LLM Burros com ML Clássico

2025-01-24
Conquistando Juízes de Busca LLM Burros com ML Clássico

O autor explora o uso de um LLM local como juiz de relevância de busca, uma alternativa econômica ao OpenAI. Julgamentos individuais de LLM são pouco confiáveis, então o artigo propõe combinar as avaliações de vários atributos de produtos (nome, classificação, descrição, etc.) de vários LLMs usando aprendizado de máquina tradicional (por exemplo, árvores de decisão) para melhorar a precisão. Experimentos mostram que essa abordagem pode prever preferências humanas e revelar a lógica por trás de rótulos humanos, auxiliando na otimização de mecanismos de busca.

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Desenvolvimento

Priorizando código descartável a documentos de design: Uma abordagem de desenvolvimento de software mais eficiente

2024-12-15
Priorizando código descartável a documentos de design: Uma abordagem de desenvolvimento de software mais eficiente

No desenvolvimento de software, o método tradicional de documento de design mais desenvolvimento incremental nem sempre é eficiente. O autor Doug Turnbull propõe uma abordagem de "ataque de código": implementar rapidamente um protótipo usando um PR temporário, obter feedback antecipado da equipe, refinar o design e, em seguida, dividi-lo gradualmente em PRs implantáveis. Este método incentiva a iteração rápida, a detecção precoce de problemas e considera o próprio código como a melhor documentação. Embora os documentos de design ainda tenham valor em situações específicas, o autor defende "mostrar, não contar", usando protótipos de código para validação e iteração rápidas para alcançar um desenvolvimento de software mais eficiente.

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Desenvolvimento protótipo de código