Introdução ao LLM
Esta página oferece um guia sobre LLMs (Modelos de Linguagem em Grande Escala) desde os conceitos básicos até as aplicações, para entusiastas de IA.
Capítulo 11 — Superfícies de Ataque e Vulnerabilidades de Protocolo
Décima primeira postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Os ataques clássicos adaptados ao MCP — Confused Deputy, Token Passthrough, Session Hijacking — os defeitos no nível de protocolo em torno de escalada de capacidade e sampling não-autenticado, e a propagação implícita de confiança que torna envenenamento de contexto problema estrutural em vez de higiene.
2026-04-09Capítulo 10 — Memória de Tarefa de Horizonte Longo
Décima postagem do passeio pelo LLM Primer IV. Memória de curto prazo via janelas e scratchpads ReAct, memória de longo prazo via vetores episódicos e stores semânticos, e as técnicas de compactação que mantêm um agente produtivo ao longo de horas e dias.
2026-04-08Capítulo 11 — Atualizações Contínuas e Otimização do Pipeline
Décimo primeiro e último post do passeio pelo LLM Primer III. CDC e indexação incremental mantêm o corpus fresco, semantic caching e tiering de modelo seguram a latência, e um loop de feedback de quatro estágios fecha o gap entre o que a produção conta para o time e o que o time de fato muda — mais a ponte para o Volume IV sobre Model Context Protocol.
2026-03-28Capítulo 10 — Principais Frameworks de Avaliação
Décimo post do passeio pelo LLM Primer III. Guia de campo dos frameworks que transformam a Tríade de Avaliação em algo que um time consegue rodar — RAGAS, TruLens, DeepEval de um lado, Braintrust, LangSmith, Phoenix, Galileo, Opik do outro, e o Gap de Avaliação que nenhum deles ainda fechou.
2026-03-27Capítulo 9 — A Tríade de Avaliação de RAG
Nono post do passeio pelo LLM Primer III. Um sistema RAG pode falhar em três lugares distintos e por fora as falhas parecem iguais — a Tríade de Avaliação de Relevância de Contexto, Fidelidade e Relevância da Resposta é o pequeno vocabulário que impede consertar um bug enquanto se mede outro.
2026-03-26LLM Primer III — Introdução da Série e Índice
Abertura do passeio capítulo a capítulo pelo Livro III da série LLM Primer — Aprimorando a IA Empresarial com RAG. Por que a geração aumentada por recuperação parece simples por fora e é uma pilha de disciplinas por dentro, para quem este livro foi escrito, e o cronograma dos onze posts que seguem, de 18 a 28 de março.
2026-03-17
A Série LLM Primer — Um guia de campo para a IA generativa, escrito um volume por vez
A Série LLM Primer — sete volumes de guia de campo para a IA generativa, por Sho Shimoda. Cada volume cobre uma camada diferente do trabalho com grandes modelos de linguagem, dos fundamentos à escala e à segurança. Esta é a página da série: uma visão de conjunto, mais o passeio capítulo a capítulo dos primeiros volumes.
2026-02-15