RAG vs. HyDE com Gemini API
Comparação prática entre Retrieval Augmented Generation (RAG) padrão e Hypothetical Document Embeddings (HyDE) usando a API Gemini do Google, com exemplos de código e análise de resultados.
Meus Projetos
Comparativo RAG vs. HyDE com Gemini API
Demonstração prática e comparativa entre duas abordagens de busca semântica: RAG padrão e HyDE (Hypothetical Document Embeddings). Utilizando a API Gemini do Google, LangChain e FAISS para mostrar como o HyDE aprimora a precisão na recuperação de informações.
Ver ProjetoGuia de Instalação Local do N8N no Windows
Tutorial passo a passo para instalar o n8n localmente em ambiente Windows, com um exemplo prático de workflow integrando Google Drive, processamento de PDF e Google Calendar.
Ver ProjetoDeep Learning
Projetos inspirados em um curso introdutório de deep learning, incluindo um classificador de imagens com rede neural convolucional.
Ver ProjetoResolução de problemas em complexidade de algoritmos
Resolução de problemas de algoritmos no Beecrowd, focado em praticar a redução da complexidade algorítmica.
Ver ProjetoÚltimas Publicações
Arquivo completo de artigos técnicos e palestras.
Primeiros Passos com Pharo e Moose
Passo a passo completo para instalar Pharo e Moose no Windows, incluindo download do Pharo Launcher, criação de imagem Moose e configuração do VerveineJ para análise de código Java.
ETL: Automação e Processos com n8n
Palestra ao lado de Alexandra Melo durante a Semana da Computação na UFLA sobre como automação e processos ETL podem transformar o tratamento de dados.
Deep Learning: Detecção de Fraudes
Análise de fraudes em transações de cartão de crédito com dados anonimizados de mais de 550.000 transações realizadas por titulares europeus.
REST API
Por que APIs REST são essenciais para criar soluções flexíveis e escaláveis, a partir da experiência diária como Analista de Deploy em projetos de integração de sistemas.