O GPT-5.2 foi lançado, e agora a tua equipa quer um Agente de Conhecimento Profundo que possa explorar documentos internos—a informação sensível que ninguém fala publicamente.



A seguir? Estás a afogar-te em estratégias de chunking, pipelines de recuperação, vectordbs e cinquenta abordagens de pesquisa diferentes que todas afirmam ser "a melhor".

Quer algo implementado até sexta-feira? Aqui está a verdade brutal: evita os becos sem saída. Escolhe uma loja de vectores que realmente funcione com o teu stack. Testa um método de chunking—não otimizas prematuramente. Construí primeiro um fluxo de recuperação básico, depois faz melhorias.

A maioria das equipas perde semanas a debater arquitetura. As que entregam? Prototipam rapidamente, medem o que quebra, e depois corrigem. Esse é o manual de instruções.
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MysteryBoxAddictvip
· 12-12 03:03
ngl esta é a rotina dos trabalhadores do web3... sempre que aparece uma coisa nova, temos que forçosamente atualizar o entendimento, é exaustivo
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HodlAndChillvip
· 12-12 03:00
Mais uma vez, a escolha do vectordb deu problemas durante meia semana, no final ainda assim foi iniciado com a configuração padrão... O irónico é que, na verdade, não houve problemas.
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AirdropHermitvip
· 12-12 02:59
Mais uma vez uma deadline de sonho de "precisa estar online sexta-feira"... Será que estão realmente usando o vectordb como a solução milagrosa? Caramba, minha equipe também é assim, só se mexem quando tudo está otimizado ao máximo, no final não entregam nada. A abordagem de prototipagem rápida realmente funciona, mas na teoria é fácil, na prática é difícil. Muitos projetos acabam parando na fase de escolha da tecnologia.
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LeverageAddictvip
· 12-12 02:58
ngl esta é a realidade, a maioria das equipas realmente discute no papel, e quem acaba por lançar são aqueles que não têm medo de cometer bugs
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