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Seu RAG funciona no teste e quebra em produção? Eu já passei por isso. O problema quase nunca é o LLM — é a pipeline de recuperação. Aqui estão os 4 passos que eu uso pra consertar isso de vez.
Your RAG works great in testing and falls apart in production? I've been there. The problem is almost never the LLM — it's the retrieval pipeline. Here are the 4 steps I use to fix it for good.
A paper accepted at ACL 2026 proved: swapping fancy vocabulary for simple words boosts GPT-4o, DeepSeek and LLaMA accuracy by 8%. Adam's Law explains why — and frees you from the 'corporate speak' sabotaging your responses.
Um paper aceito no ACL 2026 provou: trocar vocabulário rebuscado por palavras simples aumenta a precisão do GPT-4o, DeepSeek e LLaMA em 8%. A Lei de Adam explica por quê — e liberta você do 'corporativês' que sabota suas respostas.
FloTorch's February 2026 benchmark shocked the community: recursive 512-token chunking BEAT semantic. 80% of RAG failures trace to ingestion, not the LLM. And the 'simple' strategy is often the best. Here's the guide I wish I'd read sooner.
O benchmark FloTorch de fevereiro 2026 chocou a comunidade: chunking recursivo de 512 tokens VENCEU o semântico. 80% das falhas de RAG vêm da ingestão, não do LLM. E a estratégia 'simples' costuma ser a melhor. Aqui está o guia que eu queria ter lido antes.
Chroma tested 18 frontier models: ALL degrade with long context. Effective context can drop up to 99% below advertised. But prompt caching saves 41-80%. This is the guide I wish I'd read before burning $2,000 in tokens.
Chroma testou 18 modelos de fronteira: TODOS degradam com contexto longo. O contexto efetivo pode cair até 99% do anunciado. Mas prompt caching economiza 41-80%. Este é o guia que eu queria ter lido antes de queimar $2.000 em tokens.
60% of production projects use both. The combined approach hits 96% accuracy vs 89% RAG-only and 91% fine-tuning-only. Salesforce's AI VP cut hallucinations from 12% to 3%. But where do you start?
60% dos projetos em produção usam os dois. A abordagem combinada atinge 96% de precisão vs 89% só RAG e 91% só fine-tuning. A VP de AI da Salesforce reduziu alucinações de 12% para 3%. Mas por onde começar?
Learn how to use Pandas to manipulate, clean, and analyze data efficiently in Python.
Aprenda a usar Pandas para manipular, limpar e analisar dados de forma eficiente em Python.
Um guia prático para quem está começando a explorar o mundo do machine learning e quer entender os conceitos fundamentais.
A practical guide for those starting to explore the world of machine learning and wanting to understand the fundamental concepts.