Guia técnico para integrar os principais LLMs (Claude, GPT-4, Gemini) em aplicações .NET — streaming, tool calling, prompt caching e gestão de custo.
Guia prático para escolher entre fine-tuning, RAG e prompt engineering ao implementar LLMs em aplicações reais. Critérios, custos, trade-offs e casos de uso com exemplos.
Como criar MCP Servers customizados para conectar LLMs aos sistemas da sua empresa. Exemplos reais em Node.js e Python com Tools, Resources e integração com Claude e GPT-4.
Guia prático para implementar IA generativa no atendimento: do chatbot simples ao agente autônomo com RAG, escalada para humano.
Técnicas avançadas de prompt engineering para produção: chain-of-thought, few-shot com exemplos contrastivos, XML structuring.
Comparativo técnico e prático dos principais LLMs em 2026: GPT-4o, Claude 3.5/4, Gemini 2.0, LLaMA 3 e DeepSeek.
Guia prático de LLMOps: versionamento de prompts, guardrails, avaliação de outputs, monitoramento de custo e observabilidade para aplicações com LLMs em.
Retrieval-Augmented Generation (RAG) explicado sem buzzwords: o que é, por que funciona melhor que fine-tuning para a maioria dos casos.
Entenda o que é o Model Context Protocol (MCP), como ele funciona na prática, por que está mudando a forma de construir sistemas com IA e como implementar.
Como times de desenvolvimento estão usando IA de forma prática em 2026: geração de código, code review, documentação automática, testes.
Exemplos concretos de automação com IA em operações, vendas, RH, financeiro e atendimento — com estimativa de esforço de implementação.
Entenda o que diferencia um agente de IA de um chatbot comum, como o ciclo de raciocínio e ação funciona, e veja casos de uso reais que já estão em.