Navegue por todo o conteúdo marcado com LLM
O Nile MCP Server faz a ponte entre assistentes de IA e a plataforma de banco de dados Nile, permitindo automação de operações de banco de dados, gerenciamento de credenciais, execução de SQL e gerenciamento de regiões por meio de fluxos de trabalho com LLM no FlowHunt.
O Servidor Eunomia MCP é uma extensão do framework Eunomia que orquestra políticas de governança de dados—como detecção de PII e controle de acesso—em fluxos de texto de aplicações baseadas em LLM, garantindo conformidade e segurança robustas em ambientes impulsionados por IA.
O Servidor MCP MongoDB permite integração perfeita entre assistentes de IA e bancos de dados MongoDB, possibilitando gerenciamento direto de banco de dados, automação de consultas e recuperação de dados através do protocolo padronizado Model Context Protocol (MCP).
O DocsMCP é um servidor Model Context Protocol (MCP) que capacita Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) com acesso em tempo real a fontes de documentação locais e remotas, aprimorando fluxos de trabalho de desenvolvedores e assistências baseadas em IA ao permitir buscas instantâneas e contextuais na documentação.
O servidor MCP nx-mcp conecta as ferramentas de build do monorepo Nx com assistentes de IA e fluxos de trabalho LLM via o Model Context Protocol. Automatize o gerenciamento do workspace, execute comandos Nx e possibilite análises inteligentes de projetos no seu código baseado em Nx.
O mcp-local-rag MCP Server possibilita uma busca web local e que respeita a privacidade para Geração Aumentada por Recuperação (RAG) em LLMs. Permite que assistentes de IA acessem, processem e extraiam informações atualizadas da web sem APIs externas, aprimorando fluxos de pesquisa, criação de conteúdo e respostas a perguntas.
O Servidor Astra DB MCP faz a ponte entre Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) e o Astra DB, permitindo consultas e gerenciamento de dados seguros e automatizados. Ele potencializa fluxos de trabalho orientados por IA para interagir diretamente com o Astra DB, desbloqueando produtividade e automação de banco de dados sem atritos.
O Servidor LlamaCloud MCP conecta assistentes de IA a múltiplos índices gerenciados no LlamaCloud, possibilitando recuperação de documentos em escala empresarial, busca e aumento de conhecimento por meio de uma interface limpa e baseada em ferramentas do Model Context Protocol.
O Servidor MCP Linear conecta a plataforma de gerenciamento de projetos do Linear com assistentes de IA e LLMs, capacitando equipes a automatizar o gerenciamento de issues, buscas, atualizações e colaboração diretamente por interfaces conversacionais.
O Servidor Serper MCP conecta assistentes de IA ao Google Search via a API Serper, habilitando buscas em tempo real na web, imagens, vídeos, notícias, mapas, avaliações, compras e pesquisa acadêmica diretamente nos fluxos do FlowHunt.
O Servidor MCP do Home Assistant (hass-mcp) faz a ponte entre assistentes de IA e sua casa inteligente Home Assistant, permitindo que LLMs consultem, controlem e resumam dispositivos e automações via o Model Context Protocol.
O Chat MCP é um aplicativo de chat desktop multiplataforma que utiliza o Model Context Protocol (MCP) para se conectar a diversos Large Language Models (LLMs). Ele serve como uma interface unificada e minimalista para desenvolvedores e pesquisadores testarem, interagirem e configurarem múltiplos backends de LLM, tornando-o ideal para prototipagem e aprendizado do MCP.
O Servidor QGIS MCP conecta o QGIS Desktop a LLMs para automação orientada por IA — possibilitando o controle de projetos, camadas, algoritmos e execução de código Python diretamente de interfaces conversacionais.
O Servidor YDB MCP conecta assistentes de IA e LLMs com bancos de dados YDB, permitindo acesso, consulta e gerenciamento em linguagem natural de instâncias YDB. Ele potencializa fluxos de trabalho orientados por IA e simplifica operações de banco de dados sem SQL manual.
O Patronus MCP Server simplifica a avaliação e experimentação de LLM para desenvolvedores e pesquisadores, oferecendo automação, processamento em lote e uma configuração robusta para benchmarking de sistemas de IA dentro do FlowHunt.
O Servidor Couchbase MCP conecta agentes de IA e LLMs diretamente a clusters Couchbase, permitindo operações em banco de dados por linguagem natural, gerenciamento automatizado e consultas interativas nos fluxos de trabalho dos desenvolvedores.
O Servidor Firecrawl MCP potencializa o FlowHunt e assistentes de IA com recursos avançados de web scraping, pesquisa profunda e descoberta de conteúdo. A integração perfeita permite extração de dados em tempo real e fluxos de pesquisa automatizados diretamente no seu ambiente de desenvolvimento.
O servidor MCP any-chat-completions-mcp conecta o FlowHunt e outras ferramentas a qualquer API de Chat Completion compatível com o SDK da OpenAI. Ele permite integração perfeita de múltiplos provedores de LLM—including OpenAI, Perplexity, Groq, xAI e PyroPrompts—ao encaminhar consultas baseadas em chat através de uma interface unificada e simples.
O Servidor MCP do Browserbase permite automação segura de navegadores em nuvem para IA e LLMs, possibilitando interação avançada com a web, extração de dados, testes de interface e navegação autônoma, com integração perfeita aos fluxos do FlowHunt.
O Servidor Microsoft Fabric MCP permite uma interação perfeita com o ecossistema de engenharia de dados e analytics do Microsoft Fabric, impulsionada por IA. Ele oferece suporte ao gerenciamento de workspaces, desenvolvimento de notebooks PySpark, recuperação de esquemas de tabelas delta, execução de SQL e geração e otimização avançadas de código com LLM.
O Servidor OpenAPI Schema MCP expõe especificações OpenAPI para Modelos de Linguagem Avançados, permitindo exploração de APIs, busca de esquemas, geração de código e revisão de segurança ao fornecer acesso estruturado a endpoints, parâmetros e componentes.
Integre o Vectorize MCP Server com o FlowHunt para habilitar recuperação avançada de vetores, busca semântica e extração de texto para fluxos de trabalho poderosos impulsionados por IA. Conecte facilmente agentes de IA a bancos de dados vetoriais externos para interações contextuais em tempo real e gerenciamento de dados em larga escala.
O Mesh Agent MCP Server conecta assistentes de IA a fontes de dados externas, APIs e serviços, fazendo a ponte entre grandes modelos de linguagem (LLMs) e informações do mundo real para integração perfeita de fluxos de trabalho. Ele permite tarefas como consultas a bancos de dados, gerenciamento de arquivos e interações com APIs dentro do ecossistema Model Context Protocol (MCP).
O componente Agente de IA no FlowHunt potencializa seus fluxos de trabalho com capacidades autônomas de tomada de decisão e uso de ferramentas. Ele aproveita grandes modelos de linguagem e se conecta a várias ferramentas para resolver tarefas, seguir objetivos e fornecer respostas inteligentes. Ideal para construir automações avançadas e soluções de IA interativas.
Explore o componente Gerador no FlowHunt—geração de texto poderosa com IA usando o modelo LLM de sua escolha. Crie respostas dinâmicas para chatbots combinando prompts, instruções de sistema opcionais e até imagens como entrada, tornando-o uma ferramenta central para construir fluxos de trabalho inteligentes e conversacionais.
O componente Gerador de Saída Estruturada permite criar dados precisos e estruturados a partir de qualquer prompt de entrada usando o modelo LLM de sua escolha. Defina os campos de dados exatos e o formato de saída desejado, garantindo respostas consistentes e confiáveis para fluxos de trabalho avançados de IA.
Desbloqueie o poder dos modelos de linguagem personalizados com o componente LLM OpenAI Personalizado no FlowHunt. Integre facilmente seus próprios modelos compatíveis com OpenAI—including JinaChat, LocalAI e Prem—especificando chaves de API e endpoints. Ajuste configurações principais como temperatura e número máximo de tokens, e habilite o cache de resultados para fluxos de trabalho de IA eficientes e escaláveis.
Explore os processos de pensamento dos Agentes de IA nesta avaliação abrangente do GPT-4o. Descubra como ele se sai em tarefas como geração de conteúdo, resolução de problemas e escrita criativa, utilizando métricas avançadas e análise aprofundada. Descubra o futuro do raciocínio adaptativo e das capacidades multimodais de IA.
Agentic RAG (Geração Aumentada por Recuperação Agêntica) é uma estrutura avançada de IA que integra agentes inteligentes em sistemas RAG tradicionais, permitindo análise autônoma de consultas, tomada de decisões estratégicas e recuperação adaptativa de informações para maior precisão e eficiência.
O ajuste por instrução é uma técnica em IA que refina grandes modelos de linguagem (LLMs) com pares de instrução-resposta, aprimorando sua capacidade de seguir instruções humanas e executar tarefas específicas.
Saiba mais sobre o Claude da Anthropic. Entenda para que serve, os diferentes modelos oferecidos e suas características exclusivas.
Aprenda a construir um gerador de jogos em JavaScript com IA no FlowHunt usando o Tool Calling Agent, nó Prompt e LLM Anthropic. Guia passo a passo baseado em diagrama de fluxo.
Descubra os custos associados ao treinamento e implantação de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) como GPT-3 e GPT-4, incluindo despesas com computação, energia e hardware, e explore estratégias para gerenciar e reduzir esses custos.
Explore as capacidades avançadas do Llama 3.3 70B Versatile 128k como um Agente de IA. Esta análise aprofundada examina suas habilidades de raciocínio, resolução de problemas e criatividade através de diversas tarefas do mundo real.
Expansão de Consulta é o processo de aprimorar a consulta original do usuário adicionando termos ou contexto, melhorando a recuperação de documentos para respostas mais precisas e contextualmente relevantes, especialmente em sistemas RAG (Geração Aumentada por Recuperação).
O FlowHunt 2.4.1 apresenta novos modelos de IA importantes, incluindo Claude, Grok, Llama, Mistral, DALL-E 3 e Stable Diffusion, ampliando suas opções para experimentação, criatividade e automação em projetos de IA.
A Geração Aumentada por Cache (CAG) é uma abordagem inovadora para aprimorar grandes modelos de linguagem (LLMs) pré-carregando conhecimento como caches de chave-valor pré-computadas, permitindo desempenho de IA preciso, eficiente e com baixa latência para tarefas de conhecimento estático.
A Geração de Texto com Grandes Modelos de Linguagem (LLMs) refere-se ao uso avançado de modelos de aprendizado de máquina para produzir textos semelhantes aos humanos a partir de prompts. Explore como os LLMs, impulsionados por arquiteturas de transformadores, estão revolucionando a criação de conteúdo, chatbots, tradução e muito mais.
Saiba mais sobre o modelo Grok da xAI, um avançado chatbot de IA liderado por Elon Musk. Descubra seu acesso a dados em tempo real, principais recursos, benchmarks, casos de uso e como ele se compara a outros modelos de IA.
A IA está revolucionando o entretenimento, aprimorando jogos, filmes e música por meio de interações dinâmicas, personalização e evolução de conteúdo em tempo real. Ela impulsiona jogos adaptativos, NPCs inteligentes e experiências personalizadas para o usuário, remodelando a narrativa e o engajamento.
LangChain é uma estrutura de código aberto para o desenvolvimento de aplicações impulsionadas por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), facilitando a integração de poderosos LLMs como o GPT-3.5 e GPT-4 da OpenAI com fontes de dados externas para aplicações avançadas de PLN.
LangGraph é uma biblioteca avançada para construir aplicações com múltiplos atores e estado utilizando Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs). Desenvolvida pela LangChain Inc, ela estende o LangChain com capacidades computacionais cíclicas, permitindo comportamentos complexos de agentes e fluxos de trabalho com intervenção humana.
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de IA, incluindo os modelos Claude da Anthropic. Aprenda como usar o Claude em suas ferramentas e chatbots de IA com configurações personalizáveis para respostas sob medida.
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de IA, incluindo os revolucionários modelos DeepSeek. Veja como usar o DeepSeek em suas ferramentas de IA e chatbots.
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de IA, incluindo o Google Gemini. Saiba como usar o Gemini em suas ferramentas e chatbots de IA, alternar entre modelos e controlar configurações avançadas como tokens e temperatura.
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de geração de texto, incluindo os modelos Llama da Meta. Saiba como integrar o Llama às suas ferramentas e chatbots de IA, personalizar configurações como máximo de tokens e temperatura, e otimizar fluxos de trabalho impulsionados por IA.
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de texto de IA, incluindo modelos da Mistral. Veja como usar a Mistral em suas ferramentas e chatbots de IA.
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de geração de texto, incluindo modelos da OpenAI. Veja como utilizar o ChatGPT em suas ferramentas e chatbots de IA.
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de geração de texto, incluindo modelos da xAI. Veja como usar os modelos da xAI em suas ferramentas de IA e chatbots.
Aprenda como construir agentes de IA robustos e prontos para produção com nossa metodologia abrangente dos 12 fatores. Descubra as melhores práticas para processamento de linguagem natural, gestão de contexto e integração de ferramentas para criar sistemas de IA escaláveis que entregam valor real aos negócios.
Aprenda como a FlowHunt usou o one-shot prompting para ensinar LLMs a encontrar e incorporar vídeos relevantes do YouTube no WordPress. Essa técnica garante embeds perfeitos de iframes, economizando tempo e melhorando a qualidade do conteúdo do blog.
Perplexity AI é um avançado mecanismo de busca alimentado por IA e uma ferramenta conversacional que utiliza PLN e aprendizado de máquina para fornecer respostas precisas e contextuais com citações. Ideal para pesquisa, aprendizado e uso profissional, integra múltiplos grandes modelos de linguagem e fontes para recuperação de informações precisas e em tempo real.
Descubra como pesquisadores do MIT estão avançando os grandes modelos de linguagem (LLMs) com novos insights sobre crenças humanas, ferramentas inovadoras de detecção de anomalias e estratégias para alinhar modelos de IA com as expectativas dos usuários em diversos setores.
No universo dos LLMs, um prompt é o texto de entrada que orienta a saída do modelo. Aprenda como prompts eficazes, incluindo técnicas zero-, one-, few-shot e chain-of-thought, melhoram a qualidade das respostas em modelos de linguagem de IA.
Reduza as alucinações de IA e garanta respostas precisas do chatbot utilizando o recurso de Agendamento do FlowHunt. Descubra os benefícios, casos de uso práticos e siga um guia passo a passo para configurar essa poderosa ferramenta.
A Resposta a Perguntas com Geração Aumentada por Recuperação (RAG) combina recuperação de informações e geração de linguagem natural para aprimorar grandes modelos de linguagem (LLMs), suplementando as respostas com dados relevantes e atualizados de fontes externas. Essa abordagem híbrida melhora a precisão, relevância e adaptabilidade em campos dinâmicos.
Um token, no contexto de grandes modelos de linguagem (LLMs), é uma sequência de caracteres que o modelo converte em representações numéricas para processamento eficiente. Os tokens são as unidades básicas de texto usadas por LLMs como GPT-3 e ChatGPT para entender e gerar linguagem.
