Se você desenvolve em Delphi e acompanha a jornada do RadIA — o assistente de Inteligência Artificial de código aberto acoplado diretamente à barra lateral da IDE —, prepare-se para o maior salto de produtividade e refinamento de arquitetura que já entregamos.
Nas últimas versões (da v0.0.13 à v0.0.15), o RadIA deixou de ser apenas um integrador de chat para se consolidar como uma ferramenta de automação de código de ponta e um motor flexível de inteligência coletiva.
Neste artigo, vou guiar você pela nossa mais recente trilha de evolução tecnológica: desde a geração de projetos compiláveis em segundos até o sofisticado gerenciamento de prompts em duas camadas da nova versão v0.0.15.
A inteligência artificial já deixou de ser apenas uma ferramenta experimental e passou a ocupar um papel central no dia a dia de profissionais de diversas áreas. Seja no desenvolvimento de software, na criação de conteúdo, na análise de dados ou na organização de processos, a IA tem se mostrado um acelerador consistente de produtividade.
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A inteligência artificial já deixou de ser apenas uma ferramenta experimental e passou a ocupar um papel central no dia a dia de profissionais de diversas áreas. Seja no desenvolvimento de software, na criação de conteúdo, na análise de dados ou na organização de processos, a IA tem se mostrado um acelerador consistente de produtividade.
No entanto, à medida que essas ferramentas evoluem, surge um desafio que vai além do simples uso: utilizar a IA de forma estratégica. Neste artigo vamos discutir um pouco de como aplicar a IA de forma inteligente, considerando o custo benéfico e o gasto de tokens para cada tipo de tarefa.
A manutenção de sistemas legados em Delphi (VCL) é um desafio comum no mercado brasileiro. Décadas de desenvolvimento muitas vezes resultam em "God Classes", acoplamento excessivo e uso ineficiente de memória.
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A manutenção de sistemas legados em Delphi (VCL) é um desafio comum no mercado brasileiro. Décadas de desenvolvimento muitas vezes resultam em "God Classes", acoplamento excessivo e uso ineficiente de memória. Este artigo explora como utilizar Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) para refatorar código espaguete, otimizar manipulação de strings e implementar Injeção de Dependência (DI), transformando código arcaico em arquiteturas limpas e testáveis.
Neste artigo vou abordar algumas técnicas de prompt e o uso extensivo da IA para modernização do seu código legado, transformando o velho no novo de forma simples e descomplicada.
Por décadas, o ecossistema Delphi prosperou baseando-se na estabilidade e na tipagem forte do Object Pascal. No entanto, a recente explosão dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) — como GPT-4, Claude 3.5 Sonnet e Gemini — introduziu um novo paradigma.
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Por décadas, o ecossistema Delphi prosperou baseando-se na estabilidade e na tipagem forte do Object Pascal. No entanto, a recente explosão dos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) — como GPT-4, Claude 3.5 Sonnet e Gemini — introduziu um novo paradigma. Não estamos mais falando apenas de compilação de código, mas de geração e interpretação semântica.
Este artigo visa "quebrar o gelo", desmistificando como essas IAs interagem com o Object Pascal e como você, desenvolvedor Delphi, pode transitar de um codificador manual para um "Programador Aumentado".
A Inteligência Artificial (IA) não é uma invenção recente, mas o ápice de décadas de pesquisa em lógica matemática, estatística e neurociência computacional. Para entender como chegamos aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) atuais, precisamos voltar ao momento em que a computação deixou de ser apenas sobre "cálculo" e passou a ser sobre "raciocínio".
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A Inteligência Artificial (IA) não é uma invenção recente, mas o ápice de décadas de pesquisa em lógica matemática, estatística e neurociência computacional. Para entender como chegamos aos Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) atuais, precisamos voltar ao momento em que a computação deixou de ser apenas sobre "cálculo" e passou a ser sobre "raciocínio".
Este artigo explora a cronologia técnica da IA, começando em 1947, detalhando as arquiteturas, os períodos de estagnação (Invernos da IA) e a revolução do Deep Learning.
A Inteligência Artificial Generativa consolidou-se como uma ferramenta essencial para otimização de processos técnicos, elaboração de relatórios, simulações e até programação, no entanto, a eficácia dessa tecnologia está intrinsecamente ligada à qualidade da instrução fornecida pelo usuário.
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A Inteligência Artificial Generativa consolidou-se como uma ferramenta essencial para otimização de processos técnicos, elaboração de relatórios, simulações e até programação, no entanto, a eficácia dessa tecnologia está intrinsecamente ligada à qualidade da instrução fornecida pelo usuário.
Este artigo baseado em um curso de prompt que ministrei para o SENAI, explora a definição técnica de prompts, a anatomia de uma instrução eficaz, estratégias avançadas de engenharia de prompt e os protocolos de segurança necessários para mitigar alucinações e riscos operacionais.
