Tutoriais
Guias práticos passo a passo sobre Laravel, Filament e ecossistema PHP.
Sintetizando reviews sem enviesar: como resumir sentimento real em meio a manipulação
Joga 8 mil reviews no Claude e pede para resumir. O resumo sai bonito e enganoso. Estrelas mentem, LLM supergeneraliza e a base costuma estar contaminada por manipulação. Este post constrói um pipeline em quatro estágios (saneamento, amostragem estratificada, síntese map-reduce e auditoria) para resumir centenas de reviews sem mascarar crítica real. Útil para UX entender onde o produto dói e para compliance dormir tranquilo sob a nova regra da FTC.
Do prompt ao carrinho: arquitetura de um agente que compara ofertas entre Amazon, Mercado Livre e Magalu
O agente que compara preços entre Amazon, Mercado Livre e Magalu funciona uma vez na frente da câmera. Em produção quebra em três pontos que a demo nunca mostra: produto que não é o mesmo, frete e cupom ignorados, e API que vai morrer em abril. Este post abre a arquitetura em cinco camadas e mostra as decisões que separam demo de feature real.
LLM-as-a-Judge: avaliação automatizada do seu agente de ofertas sem abrir planilha
Como montar um juiz LLM que pontua cada resposta do agente contra uma rubrica objetiva: preço correto, link válido, sentimento de review coerente. Você sai do achismo e transforma iteração em ciclo mensurável.
Cross-encoder reranker: o componente que mais eleva qualidade do seu agente por dólar
Retrieval traz 100 candidatos, reranker escolhe os 10 certos. Entenda o trade-off latência x precisão, quando rerankar 50 vs. 200 documentos e por que cross-encoder é o investimento de melhor ROI antes de trocar para um LLM mais caro.
Busca híbrida: a receita BM25 + vetor + RRF que resolve SKU, part-number e semântica
Embedding puro confunde "RX-7000" com "RX-5000". BM25 puro perde sinônimos. A receita certa é rodar os dois em paralelo e fundir os rankings com Reciprocal Rank Fusion. Neste post, a fórmula que sustenta tudo isso, o pipeline completo em Elasticsearch e como aplicar em catálogo de produto que mistura SKU, part-number e busca semântica.
RAG ou Web Search? Como decidir entre indexar, buscar ao vivo e combinar os dois
Quando usar RAG sobre catálogo interno, quando disparar busca na web ao vivo e quando combinar os dois? Matriz de decisão prática aplicada ao caso real de um agente de ofertas, com Claude API, Pinecone e LangChain. Trade-offs de custo, latência e controle sem hype.
Tool use na prática: desenhando ferramentas que o LLM realmente consegue usar
Você plugou doze tools no agente e ele continua chamando a errada, inventando IDs ou pulando etapas. O gargalo quase nunca é o modelo: é o design das ferramentas. Veja por que descrição mal escrita destrói tool use e quais são os princípios concretos (nome, descrição, schema strict, exemplos few-shot, erros úteis) para desenhar tools que o LLM realmente sabe chamar em produção.
Anatomia de um Agent Harness: state, tool execution, feedback loops e guardrails
Harness é o software que envolve o LLM e separa um demo bonito de um agente que aguenta produção. Quebro a anatomia em cinco peças obrigatórias: estado persistente, roteador de ferramentas, validação de I/O, loop de raciocínio e limites de segurança. É o mapa mental que abre a série de posts sobre engenharia de agentes.
Top-10 da busca não é top-10 do usuário: por que a SERP bruta sabota seu agente
A primeira página do Google não foi feita pra alimentar agente de IA. Ela foi feita pra ranquear sites. E essas duas coisas, em 2026, não são mais a mesma coisa. Plugar a SERP bruta no seu agente é amplificar SEO spam, MFA e conteúdo gerado por IA na escala. Veja por que o top-10 da busca não é o top-10 do usuário e como montar um pipeline de filtros + rerank que devolve confiança ao seu agente.
Seu LLM não sabe o preço de nada: o problema do conhecimento congelado em apps de compra
Seu modelo foi treinado há meses, mas o mercado muda em horas. O LLM responde com a mesma confiança de sempre — só que com preço errado, produto descontinuado e estoque do ano passado. Esse é o conhecimento congelado, e ele mata qualquer app sério de recomendação. Veja por que perguntar "qual o melhor notebook até 5 mil?" direto pro LLM é receita pra demo bonita e cliente bravo — e como a arquitetura certa (tool use + RAG) resolve em Laravel.
Como Implementar um Sistema de Recomendação Semântica no Laravel com Embeddings (Sem Tags, Sem Categorias)
Aprenda como construir um sistema de recomendação semântica real no Laravel, usando embeddings e PostgreSQL (pgvector) — sem depender de categorias, tags ou heurísticas frágeis.
Como Implementar Busca Semântica no Laravel com Embeddings e PostgreSQL (PGVector)
Neste post vamos explicar passo a passo como você pode transformar a busca da sua aplicação Laravel em algo que entenda o significado por trás das consultas, utilizando embeddings e a extensão pgvector do PostgreSQL para realizar buscas por similaridade semântica diretamente no banco de dados
