LLMs e GenAI

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Por que tokens, janelas de contexto, a ideia de prompt-como-interface e esquemas de saída estruturada/ferramentas são um modelo subjacente em vez de detalhes de API não relacionados - o modelo mental por trás de todas as outras páginas desta seção.

Explainer Python Llms Genai Tokens

Noções Básicas de LLMs

Como pensar sobre prompts, tokens e modelos.

Python Llms Genai Basics Llm

Anthropic Claude SDK

API de Mensagens, streaming e uso de ferramentas em Python.

Python Llms Genai Anthropic Claude

OpenAI e Outros SDKs

Chat completions e abstração de provedores.

Python Llms Genai Openai Sdk

Hugging Face transformers

Carregando, executando e gerando com modelos abertos.

Python Llms Genai Transformers Huggingface

Engenharia de Prompts

Prompts de sistema, few-shot e padrões de prompt.

Python Llms Genai Prompts Engineering

Saída Estruturada

Python Llms Genai Structured Output Pydantic

Embeddings & Similaridade

Gerando e usando embeddings de texto.

Python Llms Genai Embeddings Similarity

Streaming & Async LLM Calls

Python Llms Genai Streaming Async

Tokens, Custo e Limites de Taxa

Python Llms Genai Tokens Cost

Modelos Locais e Abertos

Python Llms Genai Ollama Vllm

Melhores Práticas de LLMs

Confiabilidade, avaliação e segurança.

Python Llms Genai Best Practices List

LLMs & GenAI Highlights Summary

A single-page roundup of every highlight bullet from the 12 pages in the LLMs & GenAI section, grouped by source page so you can scan all 49 takeaways without opening each article individually.

Highlights Summary Llms Genai

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