Pesquisa e notas de campo

Melhores perguntas. IA mais confiável.

Guias para equipes que criam produtos de IA. Aprenda como escolher um modelo, testar suas respostas e verificar o custo. Cada guia tem links para fontes e explica o que elas podem lhe dizer.

42instruções
através 7 tópicos

Escolha um ponto de partida

O que você precisa decidir?

Comece aqui / Projeto de avaliação

Compare DeepEval, Giskard, Ragas e Promptfoo por tarefa de avaliação e, em seguida, use um acessório compartilhado para verificar pontuação, exportações, manipulação de dados e repetibilidade.

Leia o briefing
Uma barra de qualidade repetível
01 / Definir a decisão
02 / Medir a linha de base
03 / Investigue as falhas
04/Teste a próxima alteração

Uma pontuação melhor deve levar a uma decisão melhor.

A biblioteca

Encontre sua próxima pergunta.

42 artigos

Instruções do modelo / 5 artigos

Dentro dos modelos atuais.

Leia sobre OpenAI, Claude, Meta, Kimi e Gemini. Verifique preços, resultados de testes e o que tentar a seguir. Cada guia tem uma data; os resultados podem mudar.

Instruções do modelo3 min ler

Claude Opus 5.5: preços, métricas e o que testar

Revise Claude Opus 5.5 com preços desatualizados e métricas de planejamento independentes. Aprenda como testar a qualidade da codificação, o esforço do revisor e as permissões do aplicativo.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
Instruções do modelo3 min ler

Meta Muse Spark 1.3: métricas, preços e níveis de uso de dados

Revise o Meta Muse Spark 1.3 com benchmarks matemáticos desatualizados, preços de API, limites de contexto, advertências de áudio e a diferença entre os níveis Padrão e Colaborador.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas

IA geral / 10 artigos

Decisões de IA, explicadas.

Escolha uma tarefa útil. Entenda o custo. Proteja os dados do cliente. Esses dez guias ajudam você a decidir o que construir e como verificar se funciona.

IA geral3 min ler

Como escolher seu primeiro caso de uso de IA B2B

Escolha um caso de uso de IA com valor mensurável, evidências disponíveis e custos de falha gerenciáveis. Um scorecard prático para equipes de produtos B2B.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
IA geral4 min ler

RAG vs. ajuste fino: diagnostique o problema primeiro

Entenda quando a recuperação, a solicitação ou o ajuste fino resolvem uma falha de IA. Compare o acesso às evidências, a consistência do comportamento, os custos de atualização e as métricas de avaliação.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
IA geral3 min ler

Tokens e janelas de contexto: um guia prático para equipes

Saiba como tokens, limites de contexto, orçamentos de produção e histórico de conversas afetam o custo e a confiabilidade da IA. Inclui um plano de medição para tarefas de documentos longos.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
IA geral3 min ler

Cache de prompt: meça a economia, não apenas a taxa de acertos

Entenda o cache de prompt, as métricas de leitura de cache e o custo por resposta aceita. Aprenda como testar economias reais sem confundir entradas armazenadas em cache com respostas armazenadas em cache.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
IA geral3 min ler

Um AI SaaS usa seus dados? Perguntas que precisam de evidências

Inspecione fluxos de dados AI SaaS, configurações de uso de treinamento, retenção, acesso e exclusão. Uma lista de verificação de evidências práticas com métricas de cobertura para equipes de produto.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas

Métodos de pesquisa / 27 artigos

Construa uma barra de qualidade repetível.

Aprenda como testar respostas de IA, pesquisa de documentos e agentes. Defina um padrão de qualidade claro. Use a revisão humana para verificar os resultados antes de lançar uma alteração.

Projeto de avaliação4 min ler

Como avaliar uma aplicação LLM antes do lançamento

Um plano de avaliação prático para aplicações LLM: defina o sucesso, construa um conjunto de dados representativo, escolha avaliadores e investigue falhas antes do lançamento.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
Projeto de avaliação3 min ler

De quantos exemplos uma avaliação LLM precisa?

Escolha uma amostra de avaliação em torno da cobertura, da incerteza e da decisão em jogo, em vez de confiar em um número mínimo universal de casos de teste.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
Projeto de avaliação3 min ler

Crie uma taxonomia de falha de IA que leve a correções

Classifique as falhas de IA por sintomas observáveis e hipóteses causais para que os resultados da avaliação se traduzam em experimentos focados e propriedade clara.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
Sistemas RAG3 min ler

Quando um assistente RAG deve dizer que não sabe?

Avalie a responsabilidade, a abstenção e o esclarecimento em conjunto para que um assistente do RAG evite respostas não comprovadas sem recusar trabalho útil.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
Agentes de IA3 min ler

Avalie assistentes multivoltas durante toda a conversa

Correções de teste, alteração de requisitos, restrições retidas e esclarecimentos úteis para que a qualidade da conversação seja medida além de respostas isoladas.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
Confiabilidade de produção4 min ler

Teste de regressão LLM: transforme falhas em portas de liberação

Crie um conjunto de regressão em camadas para prompts, modelos, recuperação e ferramentas. Separe falhas determinísticas de julgamentos barulhentos e preserve execuções reproduzíveis.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
Confiabilidade de produção4 min ler

Monitore o desvio de produção do LLM sem coletar tudo

Rastreie alterações nas solicitações do usuário, qualidade da resposta e regras de pontuação. Use monitoramento focado para transformar falhas reais em melhores testes de LLM e, ao mesmo tempo, limitar a coleta de dados.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
Confiabilidade de produção3 min ler

O que um trabalho de avaliação de IA deve proporcionar?

Um guia do comprador para escopo de avaliação, conjuntos de dados, pontuação calibrada, análise de falhas, reprodutibilidade e uma transferência que sua equipe de engenharia pode usar.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas
Confiabilidade de produção10 min ler

Segurança LLM e ataques de bot: um plano de teste prático

Injeção imediata separada do abuso automatizado de bot. Crie um plano de teste prático para limites de acesso, permissões de ferramentas, limites de custo e correções baseadas em evidências.

Briefing da pesquisa · Fontes incluídas

O modelo de mesa de decisão

Qual modelo se adapta à tarefa?

Compare resultados de benchmark independentes, configurações exatas do modelo e custos de API em um só lugar.

Explore a comparação de modelos

Como ler essas notas

Evidência, com seus limites anexados.

Explicamos pesquisas publicadas e sugerimos maneiras de usá-las. Estas notas não relatam nossos próprios experimentos. Algumas fontes são artigos iniciais que não foram revisados ​​por pares. Rotulamos cenários de amostra e mostramos quando verificamos cada fonte. Leia os limites antes de aplicar uma descoberta ao seu próprio produto.

Nossa abordagem editorial

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