{"id":10595,"date":"2024-05-06T15:06:30","date_gmt":"2024-05-06T20:06:30","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=10595"},"modified":"2024-06-10T18:43:14","modified_gmt":"2024-06-10T23:43:14","slug":"a-nossa-estrategia-de-4-ferramentas-para-criar-aplicacoes-empresariais-em-llms-aiyou53","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/","title":{"rendered":"A nossa pilha de 4 ferramentas + estrat\u00e9gia para criar aplica\u00e7\u00f5es empresariais em LLMs - AI&amp;YOU#53"},"content":{"rendered":"<p><strong>Estat\u00edstica\/Fato da Semana:<\/strong> Prev\u00ea-se que o mercado global de LLM cres\u00e7a de $1,59 mil milh\u00f5es em 2023 para $259,8 mil milh\u00f5es em 2030, um CAGR de 79,8% durante 2023-2030 (Springs)<\/p>\n\n\n<p>Os modelos de linguagem de grande porte (LLMs) surgiram como uma chave para a constru\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es empresariais inteligentes. No entanto, o aproveitamento do poder desses modelos de linguagem requer uma pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM robusta e eficiente.<\/p>\n\n\n<p>Na Skim AI, a nossa pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM permite-nos criar aplica\u00e7\u00f5es poderosas com capacidades avan\u00e7adas de intera\u00e7\u00e3o em linguagem natural. A nossa pilha inclui ferramentas e estruturas cuidadosamente seleccionadas, como APIs LLM, LangChain e bases de dados vectoriais.<\/p>\n\n\n<p><strong>Na edi\u00e7\u00e3o desta semana do AI&amp;YOU, destacamos a nossa pilha de 4 ferramentas e a nossa estrat\u00e9gia para criar aplica\u00e7\u00f5es LLM empresariais atrav\u00e9s dos nossos blogues publicados:<\/strong><\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/como-construir-a-pilha-llm-das-suas-empresas-nossa-pilha-de-4-ferramentas-estrutura\/\">Como construir a sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM com estas 4 ferramentas e estruturas<\/a><\/p><\/li><li><p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/as-5-principais-estrategias-de-integracao-de-api-llm-e-as-melhores-praticas-para-a-ia-empresarial\/\">As 5 principais estrat\u00e9gias de integra\u00e7\u00e3o da API do LLM para a sua empresa<\/a><\/p><\/li><li><p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/os-5-principais-llms-de-codigo-aberto-para-a-ia-empresarial\/\">Os 5 principais LLMs de c\u00f3digo aberto para a sua empresa<\/a><\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">\u00cdndice<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Alternar o \u00edndice\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Alternar<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Our_4-tool_stack_and_strategy_for_building_enterprise_applications_on_LLMs_%E2%80%93_AI_YOU_53\" >O nosso conjunto de 4 ferramentas e a nossa estrat\u00e9gia para criar aplica\u00e7\u00f5es empresariais em LLMs - AI&amp;YOU #53<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Tool_1_An_LLM_API_Like_GPT_Claude_Llama_or_Mistral\" >Ferramenta 1: Uma API LLM como GPT, Claude, Llama ou Mistral<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Factors_to_Consider_When_Choosing_an_LLM_API\" >Factores a considerar na escolha de um LLM API<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Tool_2_LangChain\" >Ferramenta 2: LangChain<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#LangChains_Various_Tools_and_Support\" >V\u00e1rias ferramentas e suporte do LangChain<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Tool_3_A_Vector_Database_Like_Chroma\" >Ferramenta 3: Uma base de dados vetorial como o Chroma<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Integrating_Chroma_Into_Your_Enterprise_LLM_Stack\" >Integra\u00e7\u00e3o do Chroma na pilha LLM da sua empresa<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Tool_4_crewAI_for_Multi-Agent_Systems\" >Ferramenta 4: crewAI para sistemas multi-agentes<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Leveraging_the_Power_of_Specialization\" >Aproveitar o poder da especializa\u00e7\u00e3o<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Unlocking_the_Power_of_LLMs_with_the_Right_Application_Stack\" >Libertar o poder dos LLMs com a pilha de aplica\u00e7\u00f5es correcta<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Top_5_LLM_API_Integration_Strategies_for_Your_Enterprise\" >As 5 principais estrat\u00e9gias de integra\u00e7\u00e3o da API do LLM para a sua empresa<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-12\" href=\"https:\/\/skimai.com\/pt\/our-4-tool-stack-strategy-for-building-enterprise-applications-on-llms-aiyou53\/#Top_5_Open_Source_LLMs_for_Your_Enterprise\" >Os 5 principais LLMs de c\u00f3digo aberto para a sua empresa<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Our_4-tool_stack_and_strategy_for_building_enterprise_applications_on_LLMs_%E2%80%93_AI_YOU_53\"><\/span><strong>O nosso conjunto de 4 ferramentas e a nossa estrat\u00e9gia para criar aplica\u00e7\u00f5es empresariais em LLMs - AI&amp;YOU #53<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Com a nossa pilha LLM empresarial, os programadores podem <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/maximizar-o-potencial-do-negocio-como-integrar-os-sistemas-de-gestao-de-llms-com-os-dados-da-empresa\/\">integrar<\/a> dados espec\u00edficos do dom\u00ednio, afinar modelos, criar pipelines de dados eficientes para recuperar dados contextuais e muito mais.<\/p>\n\n\n<p>Isto permite que as empresas criem aplica\u00e7\u00f5es que compreendem e respondem \u00e0s consultas dos utilizadores com uma precis\u00e3o e uma consci\u00eancia do contexto sem precedentes.<\/p>\n\n\n<p>Ao mesmo tempo, uma das principais t\u00e9cnicas para acompanhar esta pilha \u00e9 utilizar ferramentas e estruturas existentes fornecidas pelos v\u00e1rios componentes. Isto permite que os programadores se concentrem na cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es em vez de criarem ferramentas de raiz, poupando tempo e esfor\u00e7o valiosos.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tool_1_An_LLM_API_Like_GPT_Claude_Llama_or_Mistral\"><\/span>Ferramenta 1: Uma API LLM como GPT, Claude, Llama ou Mistral<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>No centro da sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM deve estar uma API LLM. As APIs LLM fornecem uma forma de integrar modelos de linguagem poderosos nas suas aplica\u00e7\u00f5es sem a necessidade de treinar ou alojar os modelos. Funcionam como uma ponte entre o seu software e os algoritmos complexos que alimentam os modelos de linguagem, permitindo-lhe adicionar capacidades avan\u00e7adas de processamento de linguagem natural \u00e0s suas aplica\u00e7\u00f5es com um esfor\u00e7o m\u00ednimo.<\/p>\n\n\n<p>Uma das principais vantagens da utiliza\u00e7\u00e3o de uma API LLM \u00e9 a capacidade de aproveitar modelos lingu\u00edsticos de \u00faltima gera\u00e7\u00e3o que foram treinados em grandes quantidades de dados. Estes modelos, como o GPT, <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/anthropic-claude-3-overview-a-startup-de-ia-que-esta-a-fazer-ondas-com-um-financiamento-de-milhares-de-milhoes\/\">Claude<\/a>, <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/o-que-e-a-mistral-ai-o-novo-gigante-europeu-da-ia-generativa\/\">Mistral<\/a>e <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.llama-api.com\/\">Lhama<\/a>s\u00e3o capazes de compreender e gerar texto semelhante ao humano com uma precis\u00e3o e flu\u00eancia not\u00e1veis.<\/p>\n\n\n<p>Ao fazer chamadas de API para estes modelos, pode adicionar rapidamente uma vasta gama de capacidades, incluindo gera\u00e7\u00e3o de texto, an\u00e1lise de sentimentos, resposta a perguntas e muito mais \u00e0s suas aplica\u00e7\u00f5es.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/25babfab-6566-4482-89ec-c74f175b1f0b.png\" alt=\"Llama 3 benchmarks\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Factors_to_Consider_When_Choosing_an_LLM_API\"><\/span><strong>Factores a considerar na escolha de um LLM API<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p><strong>Ao escolher uma API LLM para a sua pilha, h\u00e1 v\u00e1rios factores a considerar:<\/strong><\/p>\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>Desempenho e precis\u00e3o:<\/strong> Certifique-se de que a API pode lidar com o seu volume de trabalho e fornecer resultados fi\u00e1veis.<\/p><\/li><li><p><strong>Personaliza\u00e7\u00e3o e flexibilidade:<\/strong> Pense se precisa de afinar o modelo para o seu caso de utiliza\u00e7\u00e3o espec\u00edfico ou de o integrar noutros componentes da sua pilha.<\/p><\/li><li><p><strong>Escalabilidade:<\/strong> Se prev\u00ea grandes volumes de pedidos, certifique-se de que a API pode ser dimensionada em conformidade.<\/p><\/li><li><p><strong>Apoio e comunidade:<\/strong> Avalie o n\u00edvel de apoio e a dimens\u00e3o da comunidade em torno da API, uma vez que isso pode afetar a viabilidade a longo prazo da sua aplica\u00e7\u00e3o.<\/p><\/li>\n<\/ul>\n\n\n<p>No centro da maioria das APIs LLM est\u00e3o redes neurais profundas, normalmente baseadas em arquitecturas de transformadores, que s\u00e3o treinadas em grandes quantidades de dados de texto. Estes modelos s\u00e3o acedidos atrav\u00e9s de uma interface API, que trata de tarefas como a autentica\u00e7\u00e3o, o encaminhamento de pedidos e a formata\u00e7\u00e3o de respostas. As APIs LLM tamb\u00e9m costumam incluir componentes adicionais para processamento de dados, como tokeniza\u00e7\u00e3o e normaliza\u00e7\u00e3o, bem como ferramentas para ajuste fino e personaliza\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tool_2_LangChain\"><\/span>Ferramenta 2: LangChain<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Depois de selecionar uma API LLM para a sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM, o pr\u00f3ximo componente a considerar \u00e9 <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.langchain.com\/\">LangChain<\/a>. LangChain \u00e9 uma estrutura poderosa projetada para simplificar o processo de constru\u00e7\u00e3o de aplicativos em cima de grandes modelos de linguagem. Ele fornece uma interface padronizada para interagir com v\u00e1rias APIs LLM, facilitando a integra\u00e7\u00e3o delas na sua pilha de tecnologia LLM.<\/p>\n\n\n<p>Uma das principais vantagens da utiliza\u00e7\u00e3o do LangChain \u00e9 a sua arquitetura modular. A LangChain \u00e9 composta por v\u00e1rios componentes, como prompts, cadeias, agentes e mem\u00f3ria, que podem ser combinados para criar fluxos de trabalho complexos. Esta modularidade permite-lhe criar aplica\u00e7\u00f5es que podem lidar com uma vasta gama de tarefas, desde a simples resposta a perguntas at\u00e9 casos de utiliza\u00e7\u00e3o mais avan\u00e7ados, como a gera\u00e7\u00e3o de conte\u00fados e a an\u00e1lise de dados, permitindo a intera\u00e7\u00e3o em linguagem natural com os dados espec\u00edficos do seu dom\u00ednio.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/langchain-diagram-1.png\" alt=\"Estruturas LangChain\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"LangChains_Various_Tools_and_Support\"><\/span><strong>V\u00e1rias ferramentas e suporte do LangChain<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>A LangChain tamb\u00e9m fornece uma variedade de ferramentas e utilit\u00e1rios que simplificam o trabalho com LLMs. Por exemplo, oferece ferramentas para trabalhar com embeddings, que s\u00e3o representa\u00e7\u00f5es num\u00e9ricas de texto usadas para tarefas como pesquisa sem\u00e2ntica e agrupamento. Al\u00e9m disso, o LangChain inclui utilit\u00e1rios para gerir prompts, que s\u00e3o as cadeias de entrada utilizadas para orientar o comportamento dos modelos de linguagem.<\/p>\n\n\n<p>Outra carater\u00edstica crucial do LangChain \u00e9 o seu suporte para bases de dados vectoriais. Ao integrar-se com bases de dados vectoriais como a Chroma (que \u00e9 a que usamos), a LangChain permite-lhe criar aplica\u00e7\u00f5es que podem armazenar e recuperar eficientemente grandes quantidades de dados. Esta integra\u00e7\u00e3o permite-lhe criar aplica\u00e7\u00f5es de conhecimento intensivo que podem recorrer a uma vasta gama de fontes de informa\u00e7\u00e3o, melhorando a recupera\u00e7\u00e3o de dados contextuais para a sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM.<\/p>\n\n\n<p>A LangChain \u00e9 um componente vital de qualquer <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/4-casos-de-utilizacao-de-gll-empresarial-com-o-melhor-roi\/\">empresa LLM<\/a> pilha de aplica\u00e7\u00f5es. A sua conce\u00e7\u00e3o modular, as suas ferramentas poderosas e a sua comunidade ativa fazem dela uma ferramenta indispens\u00e1vel para a cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es sofisticadas baseadas em linguagem.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tool_3_A_Vector_Database_Like_Chroma\"><\/span>Ferramenta 3: Uma base de dados vetorial como o Chroma<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Para al\u00e9m de uma API LLM e LangChain, outro componente essencial da sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM \u00e9 uma base de dados vetorial. As bases de dados vectoriais s\u00e3o armazenamentos de dados especializados optimizados para armazenar e pesquisar vectores de alta dimens\u00e3o, tais como embeddings gerados por grandes modelos de linguagem. Ao integrar uma base de dados vetorial na sua pilha de tecnologia LLM, pode permitir a recupera\u00e7\u00e3o r\u00e1pida e eficiente de dados relevantes com base na semelhan\u00e7a sem\u00e2ntica.<\/p>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.trychroma.com\/\">Croma<\/a> \u00e9 uma escolha popular de c\u00f3digo aberto para um banco de dados vetorial em pilhas de aplicativos LLM, e n\u00f3s o usamos aqui no Skim AI. Ele foi projetado para funcionar perfeitamente com o LangChain e outros componentes da sua pilha, fornecendo uma solu\u00e7\u00e3o robusta e escal\u00e1vel para armazenar e recuperar embeddings.<\/p>\n\n\n<p>Uma das principais vantagens da utiliza\u00e7\u00e3o do Chroma \u00e9 a sua capacidade de tratar eficientemente grandes volumes de dados. O Chroma utiliza t\u00e9cnicas de indexa\u00e7\u00e3o avan\u00e7adas para permitir uma pesquisa r\u00e1pida por semelhan\u00e7a, mesmo em conjuntos de dados maci\u00e7os. Isto torna-o uma escolha ideal para aplica\u00e7\u00f5es que necessitam de armazenar e pesquisar grandes quantidades de dados textuais, tais como reposit\u00f3rios de documentos, bases de conhecimento e sistemas de gest\u00e3o de conte\u00fados.<\/p>\n\n\n<p>O Chroma tamb\u00e9m oferece funcionalidades avan\u00e7adas, como filtragem e suporte de metadados. Pode armazenar metadados adicionais juntamente com as suas incorpora\u00e7\u00f5es, tais como IDs de documentos, carimbos de data\/hora ou atributos personalizados. Estes metadados podem ser utilizados para filtrar os resultados da pesquisa, permitindo uma recupera\u00e7\u00e3o mais precisa e direccionada dos dados contextuais.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/b57fb7d7-0846-4daa-bc03-6e71f1d88f3c.png\" alt=\"Base de dados de vectores de croma\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Integrating_Chroma_Into_Your_Enterprise_LLM_Stack\"><\/span><strong>Integra\u00e7\u00e3o do Chroma na pilha LLM da sua empresa<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>A integra\u00e7\u00e3o do Chroma na sua pilha de aplica\u00e7\u00f5es LLM \u00e9 simples, gra\u00e7as \u00e0 sua compatibilidade com o LangChain e outras ferramentas e estruturas populares. O LangChain fornece suporte integrado para o Chroma, facilitando o armazenamento e a recupera\u00e7\u00e3o de embeddings gerados pelos seus modelos de linguagem. Esta integra\u00e7\u00e3o permite-lhe criar poderosos mecanismos de recupera\u00e7\u00e3o que podem rapidamente fazer emergir informa\u00e7\u00f5es relevantes com base na intera\u00e7\u00e3o com a linguagem natural.<\/p>\n\n\n<p>A utiliza\u00e7\u00e3o de uma base de dados vetorial como a Chroma em conjunto com LLMs abre novas possibilidades para a cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es inteligentes e sens\u00edveis ao contexto. Tirando partido do poder dos embeddings e da pesquisa por semelhan\u00e7a, \u00e9 poss\u00edvel criar aplica\u00e7\u00f5es capazes de compreender e responder \u00e0s consultas dos utilizadores com uma precis\u00e3o e relev\u00e2ncia sem precedentes.<\/p>\n\n\n<p>Quando combinado com o LangChain e uma API LLM, o Chroma constitui uma base poderosa para a cria\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es inteligentes e orientadas para os dados que podem transformar a forma como interagimos com dados empresariais e informa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas do dom\u00ednio.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tool_4_crewAI_for_Multi-Agent_Systems\"><\/span>Ferramenta 4: crewAI para sistemas multi-agentes<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p><strong>Na Skim AI, sabemos que o futuro dos fluxos de trabalho de IA \u00e9 ag\u00eantico, e \u00e9 por isso que um sistema multiagente \u00e9 importante para qualquer empresa hoje.<\/strong><\/p>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/www.crewai.com\/\">tripula\u00e7\u00e3oAI<\/a> \u00e9 outra ferramenta poderosa que voc\u00ea pode adicionar \u00e0 sua pilha de aplicativos LLM para aprimorar os recursos de seus aplicativos. crewAI \u00e9 uma estrutura que permite criar sistemas multiagentes, onde v\u00e1rios agentes de IA trabalham juntos para realizar tarefas complexas.<\/p>\n\n\n<p>Na sua ess\u00eancia, o crewAI foi concebido para facilitar a colabora\u00e7\u00e3o entre v\u00e1rios agentes de IA, cada um com a sua fun\u00e7\u00e3o e conhecimentos espec\u00edficos. Estes agentes podem comunicar e coordenar-se entre si para dividir problemas complexos em subtarefas mais pequenas e mais f\u00e1ceis de gerir.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image\">\n<img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/05\/crew-ai-1.jpg\" alt=\"Base de dados de vectores de croma\" \/>\n<\/figure>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Leveraging_the_Power_of_Specialization\"><\/span><strong>Aproveitar o poder da especializa\u00e7\u00e3o<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Uma das principais vantagens da utiliza\u00e7\u00e3o da crewAI na sua pilha de tecnologia LLM \u00e9 a sua capacidade de alavancar o poder da especializa\u00e7\u00e3o. Ao atribuir fun\u00e7\u00f5es e tarefas espec\u00edficas a diferentes agentes, pode criar um sistema que \u00e9 mais eficiente e eficaz do que um modelo de IA \u00fanico e monol\u00edtico. Cada agente pode ser treinado e optimizado para a sua tarefa espec\u00edfica, o que lhe permite ter um desempenho superior ao de um modelo de uso geral e permite uma recupera\u00e7\u00e3o mais direccionada dos dados contextuais dos conjuntos de dados espec\u00edficos do seu dom\u00ednio.<\/p>\n\n\n<p>A utiliza\u00e7\u00e3o da crewAI em combina\u00e7\u00e3o com outros componentes da sua pilha de tecnologia LLM pode ajud\u00e1-lo a desbloquear novas possibilidades para a cria\u00e7\u00e3o de sistemas inteligentes e multiagentes que podem lidar com tarefas complexas do mundo real. Ao tirar partido do poder da especializa\u00e7\u00e3o e da colabora\u00e7\u00e3o, pode criar aplica\u00e7\u00f5es mais eficientes, eficazes e f\u00e1ceis de utilizar do que as abordagens tradicionais de modelo \u00fanico.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Unlocking_the_Power_of_LLMs_with_the_Right_Application_Stack\"><\/span>Libertar o poder dos LLMs com a pilha de aplica\u00e7\u00f5es correcta<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Esta pilha permite-lhe integrar perfeitamente dados espec\u00edficos de um dom\u00ednio, permitir a recupera\u00e7\u00e3o eficiente de informa\u00e7\u00f5es contextuais e criar fluxos de trabalho sofisticados que podem enfrentar desafios complexos do mundo real. Ao tirar partido do poder destas ferramentas e estruturas, pode ultrapassar os limites do que \u00e9 poss\u00edvel com aplica\u00e7\u00f5es de IA baseadas em linguagem e criar sistemas verdadeiramente inteligentes que podem transformar a forma como a sua empresa interage com os dados e a tecnologia.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_5_LLM_API_Integration_Strategies_for_Your_Enterprise\"><\/span>As 5 principais estrat\u00e9gias de integra\u00e7\u00e3o da API do LLM para a sua empresa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Esta semana, tamb\u00e9m explor\u00e1mos as 5 principais estrat\u00e9gias de integra\u00e7\u00e3o da API LLM para a sua empresa.<\/p>\n\n\n<p>Desde a integra\u00e7\u00e3o modular at\u00e9 \u00e0 monitoriza\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o cont\u00ednuas, estas estrat\u00e9gias foram concebidas para garantir uma implementa\u00e7\u00e3o sem problemas, um desempenho \u00f3timo e um sucesso a longo prazo.<\/p>\n\n\n<ol class=\"wp-block-list\">\n<li><p><strong>Integra\u00e7\u00e3o modular<\/strong> envolve a divis\u00e3o do processo de integra\u00e7\u00e3o da API LLM em m\u00f3dulos menores e gerenci\u00e1veis que podem ser implementados de forma incremental. Esta abordagem permite uma implementa\u00e7\u00e3o faseada, uma resolu\u00e7\u00e3o de problemas mais f\u00e1cil e actualiza\u00e7\u00f5es e melhorias mais flex\u00edveis.<\/p><\/li><li><p>Um <strong>Gateway API<\/strong> atua como um ponto de entrada \u00fanico para todas as solicita\u00e7\u00f5es de API, gerenciando a autentica\u00e7\u00e3o, a limita\u00e7\u00e3o de taxa e o roteamento de solicita\u00e7\u00f5es. Ele fornece autentica\u00e7\u00e3o centralizada, limita\u00e7\u00e3o de taxa e informa\u00e7\u00f5es valiosas sobre o uso e o desempenho da API.<\/p><\/li><li><p><strong>Arquitetura de microsservi\u00e7os<\/strong> envolve a decomposi\u00e7\u00e3o de uma aplica\u00e7\u00e3o monol\u00edtica em servi\u00e7os mais pequenos e fracamente acoplados que podem ser desenvolvidos, implementados e escalados de forma independente. Permite o desenvolvimento independente, a escalabilidade granular e uma maior agilidade e flexibilidade.<\/p><\/li><li><p><strong>Personaliza\u00e7\u00e3o e ajuste fino das APIs LLM<\/strong> envolve a sua adapta\u00e7\u00e3o para melhor se adequar a requisitos espec\u00edficos da ind\u00fastria, dom\u00ednio ou aplica\u00e7\u00e3o. Isto melhora a exatid\u00e3o e a relev\u00e2ncia dos resultados e permite o alinhamento com a terminologia, estilos e formatos.<\/p><\/li><li><p><strong>Monitoriza\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o cont\u00ednuas<\/strong> envolvem o acompanhamento de m\u00e9tricas de desempenho, a avalia\u00e7\u00e3o da qualidade\/relev\u00e2ncia dos resultados e a realiza\u00e7\u00e3o de melhorias iterativas. Isto permite identificar problemas de forma proactiva, adaptar-se a requisitos em mudan\u00e7a e melhorar continuamente o valor das integra\u00e7\u00f5es da API LLM.<\/p><\/li>\n<\/ol>\n\n\n<p>Como o campo da tecnologia LLM continua a evoluir a um ritmo acelerado, as empresas que investem em estrat\u00e9gias de integra\u00e7\u00e3o robustas, escal\u00e1veis e adapt\u00e1veis estar\u00e3o bem posicionadas para desbloquear todo o potencial destas ferramentas transformadoras.<\/p>\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Top_5_Open_Source_LLMs_for_Your_Enterprise\"><\/span>Os 5 principais LLMs de c\u00f3digo aberto para a sua empresa<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n<p>Os modelos lingu\u00edsticos de grande porte (LLMs) de c\u00f3digo aberto surgiram como uma <a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"http:\/\/skimai.com\/pt\/5-razoes-pelas-quais-a-sua-empresa-deve-utilizar-uma-empresa-de-gestao-de-recursos-humanos\/\">ferramenta poderosa para as empresas em 2024<\/a>.<\/p>\n\n\n<p>Uma das principais vantagens da utiliza\u00e7\u00e3o de LLMs de c\u00f3digo aberto \u00e9 a flexibilidade e a personaliza\u00e7\u00e3o que oferecem. Al\u00e9m disso, os LLM de fonte aberta constituem uma alternativa econ\u00f3mica ao desenvolvimento e manuten\u00e7\u00e3o de modelos propriet\u00e1rios. Ao aproveitar os esfor\u00e7os colectivos da comunidade de IA, as empresas podem aceder a modelos lingu\u00edsticos de ponta sem a necessidade de grandes investimentos em investiga\u00e7\u00e3o e desenvolvimento.<\/p>\n\n\n<p><strong>Llama 3 por Meta:<\/strong> O Llama 3 \u00e9 um modelo lingu\u00edstico de grande dimens\u00e3o, de c\u00f3digo aberto e de vanguarda, com duas variantes de tamanho (par\u00e2metros 8B e 70B), cada uma oferecendo modelos Base e Instruct. Destaca-se em v\u00e1rias tarefas de PNL, \u00e9 f\u00e1cil de implementar e adere a pr\u00e1ticas de IA respons\u00e1veis.<\/p>\n\n\n<p><strong>Claude 3 por Anthropic:<\/strong> O Claude 3 est\u00e1 dispon\u00edvel em tr\u00eas variantes (Haiku, Sonnet, Opus) optimizadas para diferentes casos de utiliza\u00e7\u00e3o. Demonstra um desempenho impressionante em tarefas cognitivas como o racioc\u00ednio, o conhecimento especializado e a flu\u00eancia lingu\u00edstica, superando modelos como o GPT-4.<\/p>\n\n\n<p><strong>Grok por xAI:<\/strong> O Grok, desenvolvido pela xAI de Elon Musk, \u00e9 especializado em resumo e compreens\u00e3o de textos. A sua \u00faltima itera\u00e7\u00e3o, Grok-1.5, introduz a compreens\u00e3o de contextos longos, o racioc\u00ednio avan\u00e7ado e fortes capacidades de codifica\u00e7\u00e3o\/matem\u00e1tica.<\/p>\n\n\n<p><strong>BERT da Google:<\/strong> O BERT foi pioneiro na compreens\u00e3o bidirecional da linguagem e destaca-se em tarefas como a classifica\u00e7\u00e3o de textos, a an\u00e1lise de sentimentos e a resposta a perguntas. A sua pr\u00e9-forma\u00e7\u00e3o permite-lhe gerar texto semelhante ao humano e fornecer respostas contextualmente relevantes.<\/p>\n\n\n<p><strong>Mistral Large da Mistral AI:<\/strong> O Mistral Large, com par\u00e2metros 314B, destaca-se em tarefas de racioc\u00ednio complexas e aplica\u00e7\u00f5es especializadas. Oferece suporte multilingue, acompanhamento de instru\u00e7\u00f5es e capacidades de chamada de fun\u00e7\u00f5es, aumentando a sua versatilidade.<\/p>\n\n\n<p>\u00c0 medida que a comunidade de IA de c\u00f3digo aberto continua a alargar os limites do que \u00e9 poss\u00edvel com os modelos lingu\u00edsticos, as empresas que adoptarem estas poderosas ferramentas estar\u00e3o bem posicionadas para se manterem \u00e0 frente da curva e alcan\u00e7arem o sucesso a longo prazo.<\/p>\n\n\n<hr class=\"wp-block-separator\" \/>\n\n\n<p><strong>Para obter ainda mais conte\u00fados sobre IA empresarial, incluindo infogr\u00e1ficos, estat\u00edsticas, guias de instru\u00e7\u00f5es, artigos e v\u00eddeos, siga o Skim AI em <\/strong><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/linkedin.com\/company\/skim-ai\"><strong>LinkedIn<\/strong><\/a><\/p>\n\n\n<p>\u00c9 um fundador, diretor executivo, capitalista de risco ou investidor que procura servi\u00e7os especializados de consultoria ou dilig\u00eancia devida em mat\u00e9ria de IA? Obtenha a orienta\u00e7\u00e3o de que necessita para tomar decis\u00f5es informadas sobre a estrat\u00e9gia de produtos de IA da sua empresa ou oportunidades de investimento.<\/p>\n\n\n<p><a rel=\"noopener noreferrer\" href=\"https:\/\/meetings.hubspot.com\/gregg15\/15-min-about-enterprise-ai?utm_source=hs_email&utm_medium=email\">Precisa de ajuda para lan\u00e7ar a sua solu\u00e7\u00e3o de IA empresarial? Quer criar seus pr\u00f3prios trabalhadores de IA com nossa plataforma de gerenciamento de for\u00e7a de trabalho de IA? Vamos conversar<\/a><\/p>\n\n\n<p>Criamos solu\u00e7\u00f5es de IA personalizadas para empresas apoiadas por capital de risco e capital privado nos seguintes sectores: Tecnologia M\u00e9dica, Agrega\u00e7\u00e3o de Not\u00edcias\/Conte\u00fado, Produ\u00e7\u00e3o de Filmes e Fotos, Tecnologia Educacional, Tecnologia Jur\u00eddica, Fintech e Criptomoeda.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Stat\/Fact of the Week: The global LLM market is projected to grow from $1.59 billion in 2023 to $259.8 billion in 2030, a CAGR of 79.8% during 2023-2030 (Springs) Large language models (LLMs) have emerged as a key to building intelligent enterprise applications. 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