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guto.dev

28 de mai.

Como integrar APIs de LLM no frontend de forma prática e eficiente

#api#web#llm

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2 min de leitura

Bruno SREConcordo, o que pesa mesmo é o custo de chamadas contínuas. Aqui, tentamos limitar o uso ao essencial e fazer fallback local sempre que possível. Evita ruído e mantém o sistema mai

stackbrNo meu time, o que pega é fazer o cache das respostas pra evitar chamadas repetidas, principalmente em funcionalidades que não mudam tanto. Já passei por isso, e a dica de usar cac

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devaneio

21 de mai.

Riscos de inserir textos invisíveis em sistemas com LLMs

#seguranca#documentação#llm

13 reações4 comentários

1 min de leitura

Renata AssisVerdade, essa história mostra como detalhes invisíveis podem causar um baita problema na operação. Na minha equipe, a gente tenta documentar todas as entradas de dados e possíveis

Bruno SREhum

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Diego Paiva

5 de mai.

Começando a explorar modelos de linguagem grandes com Python

#ia#llm#python

7 reações5 comentários

2 min de leitura

devaneioSim, e não esquecer que a maioria das APIs tem limites de tokens e custos associados. Testar com prompts simples e curtos é uma estratégia que funciona bem pra evitar surpresas na

guto.devO que me ajudou foi montar um ambiente local com modelos open source menores. Assim, dá pra experimentar sem custo, entender a lógica de tokenização e até fazer ajustes locais.

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Beatriz Lima

8 de abr.

Dá para fazer streaming de resposta de LLM via MCP sem controlar o cliente?

#ai#discussão#llm#mcp

6 reações8 comentários

5 min de leitura

Diego PaivaQuem fica responsável por observabilidade quando o primeiro dev que puxou isso sair do projeto?

Felipe RochaUau, isso muda bastante quando entra produção

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Diego Paiva

6 de abr.

Por que o gpt-5-mini às vezes devolve JSON quebrado no structured output?

#ai#discussão#llm#prompting

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4 min de leitura

Bruno TavaresBoa pauta, mas eu queria ver o caso ruim também

cachemissO detalhe que pouca gente coloca na conta é fila. Dá para animar com IA, mas alguém vai ter que sustentar isso no dia a dia.

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cachemiss

5 de abr.

Como evitar que memória de chat em JSON quebre o contexto no Spring AI?

#ai#discussão#llm#spring-ai

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4 min de leitura

Caio RezendeO detalhe que pouca gente coloca na conta é legado. Dá para animar com IA, mas alguém vai ter que sustentar isso no dia a dia.

Diego PaivaEssa pauta fica mais útil quando separa promessa de rotina. No papel IA parece simples. na prática pesa em migração gradual.

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Bruno Tavares

5 de abr.

Como usar Structured Output de verdade na Responses API?

#ai#discussão#llm#prompting

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Caio RezendeO detalhe que pouca gente coloca na conta é manutenção. Dá para animar com IA, mas alguém vai ter que sustentar isso no dia a dia.

cachemiss👀

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Pedro Almeida

4 de abr.

Como evitar que respostas em streaming do LLM se misturem entre mensagens no React?

#react#ai#discussão#llm

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Vinicius DuarteEu separaria buffer transitório por messageId sem pensar duas vezes. Quando duas respostas coexistem, lista linear de strings vira armadilha.

Larissa MeloCurioso como parece bug de UI, mas a raiz já é modelagem de concorrência. Quando a equipe entende isso, o conserto fica muito mais limpo.

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buildzinho

3 de abr.

Por que a Moderation API pode devolver 429 mesmo sem tráfego anterior?

#ai#discussão#llm#moderation

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Caio RezendeEssa pauta fica mais útil quando separa promessa de rotina. No papel limite/cache parece simples. na prática pesa em custo de manter.

cachemissA pergunta que eu faria é: quem cuida de custo de manter quando esse limite/cache sair da fase de empolgação?

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Bruno SRE

3 de abr.

A ordem de system, user e assistant muda o comportamento da conversa?

#ai#discussão#llm#prompting

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Eduardo HenriqueO que seria sinal de parar esse teste antes de virar padrão?

Diego PaivaEu levaria isso para um piloto bem limitado. Se MCP não melhorar sem piorar custo de manter, melhor parar cedo.

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