Pesquisa e dados abertos

Análise quantitativa interativa das 15 administrações presidenciais do México (1934-2024). 9 variáveis estruturais, Z-score regional LatAm-5, Índice de Dificuldade Contextual e bootstrap com 1.000 simulações.

Caso prático de implementação de um sistema de detecção de fraude financeira com ML para uma fintech na América Latina. Arquitetura, features, modelo e resultados em produção.

Guia técnico para migrar de uma arquitetura monolítica para microsserviços. Padrões, antipadrões, decisões de domínio e lições aprendidas em produção.

Análise do estado atual de adoção de inteligência artificial em empresas da América Latina. Tendências, barreiras, casos de sucesso e oportunidades por setor.

Prazo regulatório fixo: 2 de agosto de 2026. Multas de até €35M ou 7% da receita global. Checklist de 20 pontos, stack self-hosted para residência de dados e calendário de remediação para SaaS e fintechs latino-americanas que processam dados europeus.

Docker Compose de produção com Qdrant, Langfuse, LiteLLM Proxy, Redis 8 e Ollama em um droplet de $40. Nginx + Certbot, backups para Spaces, monitoramento com Grafana e Prometheus.

Agente de voz em espanhol mexicano para clínicas odontológicas e escritórios jurídicos. Stack OSS: Pipecat, Deepgram, Cartesia, Qdrant, Langfuse e Redis.

Dez servidores MCP prontos para produção: CRM, WhatsApp Business, faturamento CFDI, calendário, Postgres com RLS e RAG com Qdrant.

Generative Engine Optimization explicado com benchmark próprio: 20 marcas mexicanas medidas em ChatGPT, Perplexity, Gemini e Claude.

Script em Go que testa 100 queries contra 5 LLMs via LiteLLM proxy, vetoriza respostas em Qdrant e detecta citações semânticas.

Guia prático para implementar um servidor MCP em Go usando mcp-go, com integração a Postgres, Gmail API e Google Calendar.

Padrão de memória em camadas para agentes LLM: Redis, Langfuse e Mem0. Código Go e heurísticas de expiração.

Resultados de pesquisa própria com 87 empresas latino-americanas sobre frameworks, bancos de vetores, observabilidade e barreiras reais.

De RAG ingênuo a RAG de produção: Chonkie, Qdrant híbrido, BGE-reranker, Contextual Retrieval, RAPTOR, RedisVL e Ragas.

Caso completo: três agentes orquestrados com LangGraph e Postgres checkpointer, memória Mem0, fluxos Temporal, guardrails e Langfuse.

Pipeline que roda a suíte completa de evals em cada PR: dataset dourado, detecção de regressões, métricas RAG e bloqueio de merge.

Cruzamento de dados Fed, Deloitte e observação local: qual vertical paga mais por IA, qual está subdigitalizado e que stack se aplica.

Como auditar código IA antes da produção: Semgrep, Bearer, Trivy, SonarQube, DSPy e Promptfoo.

Fine-tuning do Llama 3.3 8B no catálogo CID-11 em espanhol: Unsloth, vLLM, Qdrant e lm-eval-harness.

Fluxo n8n self-hosted exportável: busca semântica com Qdrant, geração de descrições com Ollama, WhatsApp Business e Langfuse.