Guia prático de structured outputs em LLMs com JSON Schema: implementação em OpenAI, Anthropic e Gemini, unificação via Instructor e Pydantic-AI, armadilhas de produção e como validar respostas com segurança.
Langfuse (MIT, self-host) vs Helicone (proxy 5 min) vs Arize Phoenix (eval rigoroso): comparação prática de observabilidade LLM em 2026, com código OpenTelemetry, métricas e o dashboard que você vai desejar ter construído primeiro.
Compare como Anthropic, OpenAI e Google implementam cache de prompts em 2026: TTLs, preços, exemplos de código em Python e as regras práticas para maximizar hits em produção e cortar até 90% do custo de tokens de entrada.
Comparação prática entre n8n 2.0, Zapier e Make para workflows de IA em 2026: preços reais, agentes LangChain, RAG, self-hosting e cenários de escolha.
Construa um servidor MCP em Python com FastMCP, Pydantic e OAuth 2.1. Tutorial passo a passo com stdio, Streamable HTTP, Inspector e code execution Anthropic para 2026.
Guia prático de avaliação de LLMs em 2026 com DeepEval e Ragas: métricas que importam, código Python real, integração com CI/CD via GitHub Actions e técnicas comprovadas para detectar alucinações antes do deploy.
Aprenda engenharia de contexto para agentes de IA com Python. Guia prático com código para memória em camadas, roteamento de contexto, compressão e validação — padrões prontos para produção em 2026.
Guia completo para construir pipelines RAG em produção. Arquitetura, implementação com LangChain, estratégias de chunking, busca híbrida, reranking, Agentic RAG, GraphRAG, avaliação com RAGAS e RAGOps para 2026.
Guia prático sobre function calling e tool use em agentes de IA. Aprenda a implementar chamadas de função com OpenAI e Claude, padrões como ReAct, segurança contra prompt injection e otimização de performance para produção.