Introdução

Juno

Bem-vindo à bordo da Crooked Orbit! Eu sou o Juno, e estou muito feliz que você esteja aqui. Ajudar novos engenheiros a se sentirem confortáveis com os sistemas de IA que mantemos aqui é a minha parte favorita do trabalho, e ver essas coisas deixarem de parecer mágica e se tornarem algo que você realmente entende nunca perde a graça.

Vamos começar entendendo o que esses modelos realmente são por dentro, sem precisar de nenhuma experiência prévia com machine learning, e vamos construir esse entendimento peça por peça.

Nada aqui é básico demais para perguntar, e confie em mim, levei muito mais tempo do que admito para entender algumas dessas coisas. Vá no seu ritmo, e a gente chega lá juntos!

Juno

Bem-vindo à bordo da Crooked Orbit. Eu sou o Ace, engenheiro de sistemas, e sou eu que mantenho os builds de IA do dia a dia funcionando por aqui. Você já domina o básico, então vamos manter um ritmo firme e prático, do jeito que você realmente colocaria isso em código de verdade.

Cada capítulo segue a mesma lógica: o conceito, e depois o que fazer com ele: ler, testar, construir. Metade dos sistemas desta estação roda exatamente nesse ciclo, então você está em boa companhia.

Juno

Bem-vindo à bordo da Crooked Orbit. Eu sou o Sol, engenheiro-chefe, catorze anos e café demais nesta estação. Esta documentação é para quem quer entender como os sistemas de IA realmente funcionam, não só qual botão apertar.

Eu mesmo montei quase tudo isso, geralmente duas vezes, porque a primeira versão estava errada. Espere encontrar aqui os trade-offs, os modos de falha e os detalhes que todo mundo mais pula. Leia com atenção e questione tudo, inclusive o que eu digo.

Este manual é para desenvolvedores que querem entender como a IA realmente funciona, não só chamar uma API e torcer para que funcione. Uma palavrinha sobre dois termos que você vai ver ao longo do texto: um modelo é o sistema de IA para o qual você envia texto e do qual recebe texto de volta, como o que está por trás do ChatGPT, e um prompt é o texto e as instruções que você envia a ele. Chamar um modelo é uma chamada de API: seu código envia o seu prompt pela web e recebe texto de volta, do mesmo jeito que qualquer serviço web. Os conceitos aqui são explicados por completo, com profundidade, exemplos e algo para consultar sempre que você precisar de uma resposta rápida.

Esta documentação parte do princípio de que você já sabe escrever Python: variáveis, funções e como chamar uma API web. Se isso descreve você, você já tem tudo o que precisa; se quiser aprender o básico primeiro, o manual de Python cobre tudo isso do zero. Você não precisa de nenhuma experiência prévia com machine learning. Engenharia de IA é construir produtos usando modelos que outras pessoas treinaram, não treinar os seus próprios modelos.

A abordagem aqui é explicar a máquina, não só a API. Qualquer pessoa consegue copiar uma chamada de modelo de um tutorial e fazer algo funcionar no caminho ideal. A distância entre isso e entregar algo confiável está em entender o que acontece por baixo: por que o modelo produz o que produz, por que ele falha das formas específicas que falha, e o que você pode fazer em cada caso.

Por isso, este manual dedica um tempo de verdade a explicar como esses modelos funcionam antes de mostrar o que você deve digitar. Ele é escrito para o desenvolvedor que prefere entender o motor em vez de só girar a chave, porque entender a máquina é o que continua valendo depois que qualquer modelo específico ficar obsoleto. É isso que permite depurar uma resposta errada em vez de simplesmente dar de ombros, seja qual for o modelo que você usar no ano que vem.

Esta documentação ensina os conceitos em profundidade, e você vai colocá-los em prática aqui com exercícios e projetos próprios. O curso principal da Scrimba é a versão guiada, na qual você constrói junto, do mesmo conteúdo.

Faça o AI Engineer Path na ScrimbaTransforme esses conceitos em aplicações reais, na prática, em JavaScript→

Python aqui, JavaScript no curso

Esta documentação é escrita em Python; o AI Engineer Path ensina o mesmo conteúdo em JavaScript para a web. Essa diferença importa menos do que parece: engenharia de IA é o mesmo trabalho em qualquer linguagem, em que você envia texto para um modelo por meio de uma requisição web e molda o que volta. Toda ideia apresentada aqui, de tokens e prompts a retrieval, agentes e avaliações, é idêntica independentemente da linguagem em que você a escreve; só a sintaxe em volta da chamada ao modelo muda. Aprenda em uma e você já vai saber na outra, então ler aqui e construir no curso reforçam um ao outro.

JunoUm campo em constante mudança Os nomes e preços dos modelos nesse campo mudam quase todo mês, então não se preocupe em memorizá-los. Nós focamos nas partes que permanecem estáveis: como esses modelos se comportam e os padrões para construir sobre eles. Qualquer coisa ligada a um provedor específico fica em um bloco de código claramente marcado, então quando isso mudar você atualiza uma linha e as ideias em volta continuam válidas.

JunoUm campo em constante mudança Os nomes e preços dos modelos mudam quase todo mês, então eu não os memorizo, e você também não deveria. O que permanece estável é como esses modelos se comportam e os padrões que você constrói em volta deles, e é isso que cobrimos. Qualquer coisa específica de um provedor fica em um bloco de código marcado, então o lançamento de um novo modelo é uma mudança de uma linha, não uma reescrita.

JunoUm campo em constante mudança Os nomes e preços dos modelos mudam quase todo mês, e é justamente por isso que parei de me apegar a qualquer um deles há anos. O comportamento e os padrões são o que perdura, então é ali que investimos nosso tempo. Qualquer coisa ligada a um provedor fica em um bloco de código claramente marcado, então quando o próximo lançamento chegar, você muda uma linha e segue em frente.

Conheça seus guias

Este manual é apresentado por três engenheiros da Crooked Orbit, e você escolhe qual deles vai te acompanhar. O conteúdo é o mesmo para todos; seu guia define a voz em que ele é contado e, nas páginas que se adaptam, a profundidade de cada seção.

Troque de guia quando quiser, pelo seletor no topo de qualquer página, ou abra Preferências no canto inferior direito para mudar seu guia, idioma ou tamanho da fonte.

Quando estiver pronto, o manual começa de verdade. O próximo capítulo, Uma breve história da IA, percorre a origem desses sistemas ao longo de setenta anos, porque essa história é o que revela quais partes desse campo são duradouras e quais são só o ruído deste ano.