{"id":4321,"date":"2024-12-02T05:45:09","date_gmt":"2024-12-02T13:45:09","guid":{"rendered":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/ai-services-expedite-agent-development\/"},"modified":"2024-12-02T05:45:09","modified_gmt":"2024-12-02T13:45:09","slug":"ai-services-expedite-agent-development","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/ai-services-expedite-agent-development\/","title":{"rendered":"Couchbase Apresenta Servi\u00e7os de IA do Capella para Agilizar o Desenvolvimento de Agentes"},"content":{"rendered":"<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>TLDR: Couchbase anuncia novos servi\u00e7os de IA na plataforma de dados para desenvolvedores Capella para criar e operar de forma eficiente e eficaz <\/span><b>Agentes impulsionados por GenAI<\/b><span>. Estes servi\u00e7os incluem o <\/span><b>Servi\u00e7o de Modelo<\/b><span> para hospedagem privada e segura de LLMs de c\u00f3digo aberto, o <\/span><b>Servi\u00e7o de Dados N\u00e3o Estruturados<\/b><span> para o processamento de PDFs e imagens para ingest\u00e3o, o <\/span><b>Servi\u00e7o de Vetoriza\u00e7\u00e3o<\/b><span> para streaming em tempo real, armazenamento e indexa\u00e7\u00e3o de embeddings vetoriais, um <\/span><b>Cat\u00e1logo de Agentes<\/b><span> fornecendo uma estrutura extensiva para ajudar desenvolvedores a adicionar novos recursos \u00e0 pilha de agentes, e <\/span><b>Fun\u00e7\u00f5es de IA<\/b><span> para enriquecer dados usando o poder dos LLMs, coletar artefatos de dados importantes gerados por agentes e estabelecer barreiras de prote\u00e7\u00e3o para opera\u00e7\u00f5es em evolu\u00e7\u00e3o conforme os LLMs e os agentes se desenvolvem.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span>Apresentando os Servi\u00e7os de IA Capella<\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image-2.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-16623\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2026\/05\/image-2-1024x534-1.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"469\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>O Couchbase tem o prazer de anunciar uma s\u00e9rie de novos servi\u00e7os de IA que aprimorar\u00e3o o <\/span><a href=\"https:\/\/cloud.couchbase.com\/?ref=blog\"><span>Plataforma Capella<\/span><\/a><span> para auxiliar desenvolvedores na cria\u00e7\u00e3o e implanta\u00e7\u00e3o <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/supercharge-genai-apps-with-couchbase\/\"><span>Impulsionado por GenAI<\/span><\/a><span> agentes e <strong>aplica\u00e7\u00f5es ag\u00eanticas<\/strong>. Agentes s\u00e3o programas aut\u00f4nomos projetados para usar intera\u00e7\u00f5es em linguagem natural para realizar tarefas ou resolver problemas, tomando decis\u00f5es com base em dados, trocas conversacionais com grandes modelos de linguagem e contexto ambiental \u2014 tudo sem interven\u00e7\u00e3o humana.\u00a0<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Os agentes n\u00e3o apenas processar\u00e3o entradas textuais, mas tamb\u00e9m incorporar\u00e3o informa\u00e7\u00f5es visuais e de \u00e1udio na execu\u00e7\u00e3o de suas tarefas. Os Servi\u00e7os de IA da Capella ajudar\u00e3o os desenvolvedores em muitas das etapas de processamento de dados necess\u00e1rias ao usar t\u00e9cnicas de gera\u00e7\u00e3o aumentada por recupera\u00e7\u00e3o (RAG) e aproveitar\u00e3o a infinidade de ferramentas e estruturas dentro do ecossistema RAG para interagir de forma eficaz com grandes modelos de linguagem. Al\u00e9m disso, esses servi\u00e7os apoiar\u00e3o arquitetos e equipes de DevOps no gerenciamento da opera\u00e7\u00e3o de agentes ao longo do tempo.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/image1-3.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter size-large wp-image-16624\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2026\/05\/image1-3-1024x505-1.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"444\"><\/a><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span>Novos Servi\u00e7os de IA da Capella<\/span><\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><b>Servi\u00e7o de Modelo<\/b><span>Hospedagem de modelos de linguagem externos, locais e embutidos para minimizar lat\u00eancias de processamento, aproximando os modelos dos dados e de seu consumo. Essa abordagem ajuda a mitigar riscos de privacidade, consist\u00eancia e compartilhamento de dados, garantindo que os dados nunca deixem a VPC do cliente. O Capella hospedar\u00e1 modelos do Mistral e do Llama3.<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>Servi\u00e7o de Vetoriza\u00e7\u00e3o:<\/b><span> Para criar, transmitir, armazenar e pesquisar embeddings vetoriais para aprimorar a qualidade e a precis\u00e3o da conversa\u00e7\u00e3o, e facilitar contextos de intera\u00e7\u00e3o cont\u00ednuos \u00e0 medida que os LLMs evoluem e podem perder o contexto.\u00a0\u00a0<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>Servi\u00e7o de Dados N\u00e3o Estruturados:<\/b><span> Transforma dados n\u00e3o estruturados, como documentos de texto, PDFs e tipos de m\u00eddia, como imagens e grava\u00e7\u00f5es, em \u201cfragmentos\u201d de informa\u00e7\u00f5es sem\u00e2nticas leg\u00edveis (por exemplo, frases e par\u00e1grafos) para gerar vetores utiliz\u00e1veis. Esta etapa de pr\u00e9-processamento amplia o leque de casos de uso que os agentes podem suportar.<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>Cat\u00e1logo de Agentes:<\/b><span> Acelera o desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es baseadas em agentes com um reposit\u00f3rio centralizado para ferramentas, metadados, prompts e informa\u00e7\u00f5es de auditoria para gerenciar o fluxo de LLMs, rastreabilidade e governan\u00e7a. Tamb\u00e9m automatiza a descoberta de ferramentas de agentes relevantes para responder a perguntas dos usu\u00e1rios e aplica mecanismos de seguran\u00e7a (guardrails) para trocas consistentes entre agentes ao longo do tempo.<\/span><\/li>\n\n\n<li><b>Fun\u00e7\u00f5es de IA: <\/b><span>Aumente a produtividade dos desenvolvedores integrando a an\u00e1lise de dados orientada por IA diretamente nos fluxos de trabalho de aplicativos, usando a sintaxe familiar do SQL++. Isso acelera a produtividade do desenvolvedor, eliminando a necessidade de ferramentas externas, c\u00f3digo personalizado e gerenciamento de modelos. As Fun\u00e7\u00f5es de IA do Capella incluem sumariza\u00e7\u00e3o, classifica\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise de sentimento e mascaramento de dados.\u00a0<\/span><\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Por meio de sua plataforma unificada de dados para desenvolvedores, o Couchbase capacita os clientes a entregarem seus aplicativos mais cr\u00edticos neste novo cen\u00e1rio impulsionado por IA, oferecendo um suprimento de dados persistente e com estado para intera\u00e7\u00f5es de IA, funcionalidade de aplicativos de agentes e o desenvolvimento cont\u00ednuo e a manuten\u00e7\u00e3o desses sistemas.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><span>Por que precisamos de servi\u00e7os de IA?<\/span><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>O desenvolvimento e a opera\u00e7\u00e3o de aplica\u00e7\u00f5es ag\u00eanticas trar\u00e3o muitos novos desafios centrados em dados. Estes incluem:<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Trabalhar com IA Gen muda fundamentalmente os fluxos de trabalho cotidianos dos desenvolvedores<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Enquanto o <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/what-is-an-ai-agent\/\"><span>conceito de Agentes<\/span><\/a><span> \u00e9 direto \u2013 a cria\u00e7\u00e3o de programas baseados em tarefas que descobrem as coisas de forma independente, como fazer reservas em seu nome \u2013 o desenvolvimento de Agentes requer novas t\u00e9cnicas al\u00e9m do RAG para garantir um comportamento confi\u00e1vel e fidedigno. Isso envolve manter um comportamento consistente em cada Agente e em cada troca de LLM para invoca\u00e7\u00f5es cont\u00ednuas de Agentes ao longo do tempo. Em vez de simplesmente projetar aplicativos impulsionados por banco de dados, os desenvolvedores precisar\u00e3o incorporar intera\u00e7\u00f5es ag\u00eanticas entre bancos de dados e a funcionalidade do aplicativo. Nossos novos Servi\u00e7os de IA ajudar\u00e3o os desenvolvedores a aproveitar esses novos fluxos de trabalho e a se tornarem proficientes no uso de LLMs em seu desenvolvimento.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Todos devem aprender novas tecnologias e t\u00e9cnicas operacionais<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>A cria\u00e7\u00e3o de funcionalidades impulsionadas por IA introduz novos fluxos de trabalho de desenvolvimento, integra\u00e7\u00f5es e processos no ciclo de vida de desenvolvimento de software atual. As intera\u00e7\u00f5es de IA se tornar\u00e3o program\u00e1ticas, e novos tipos de dados, como vetores, ser\u00e3o tanto gerados quanto consumidos durante essas trocas. Os novos servi\u00e7os de IA introduzidos no Couchbase Capella ajudar\u00e3o desenvolvedores e arquitetos a lidar com esses novos processos, incluindo a automatiza\u00e7\u00e3o <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/an-overview-of-retrieval-augmented-generation\/\"><span>RAG (Gera\u00e7\u00e3o Aumentada por Recupera\u00e7\u00e3o)<\/span><\/a><span>, constru\u00e7\u00e3o de prompts, barreiras de prote\u00e7\u00e3o para prompts e respostas, rastreamento de respostas, observabilidade de agentes e valida\u00e7\u00e3o para a precis\u00e3o de LLMs. Os servi\u00e7os de IA do Capella ajudar\u00e3o o DevOps a garantir que os agentes estejam fazendo o que esperamos e n\u00e3o criando surpresas.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><figure id=\"attachment_16622\" aria-describedby=\"caption-attachment-16622\" style=\"width: 900px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Capella-AI-Services-Dashboard.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-16622 size-large\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2026\/05\/Capella-AI-Services-Dashboard-1024x576-1.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"506\"><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-16622\" class=\"wp-caption-text\">Interface de gerenciamento baseada na Web dos Servi\u00e7os Capella AI<\/figcaption><\/figure><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Oferecendo dados propriet\u00e1rios para modelos privados<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>De acordo com nossas conversas com clientes, a coisa mais assustadora sobre a IA gerencial \u00e9 compartilhar dados que n\u00e3o deveriam ser compartilhados publicamente. Mas, em muitos casos, dados propriet\u00e1rios da empresa s\u00e3o necess\u00e1rios para garantir que o conhecimento do LLM seja o mais preciso e contextual poss\u00edvel. Isso pode exigir o ensino do modelo com dados comerciais propriet\u00e1rios e sens\u00edveis que n\u00e3o podem ser divulgados publicamente. Para atender a esse requisito, os LLMs devem ser privatizados ou hospedados de forma privada e n\u00e3o expostos ao p\u00fablico. Para atender a essa necessidade, a Capella hospedar\u00e1 modelos de linguagem de forma privada em nome dos clientes.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Conversas intensas com LLMs<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Busca Vetorial e assistentes de chatbot s\u00e3o apenas as aplica\u00e7\u00f5es iniciais da GenAI. Eles representam intera\u00e7\u00f5es \u00fanicas com um modelo de linguagem. O que veremos no futuro pr\u00f3ximo \u00e9 a evolu\u00e7\u00e3o do RAG para abranger uma explos\u00e3o de m\u00faltiplas trocas com LLMs, semelhante a uma multid\u00e3o de conversas de vai e vem. Tamb\u00e9m veremos Agentes trabalhando em conjunto como um grupo, conversando com m\u00faltiplos modelos em m\u00faltiplas conversas cont\u00ednuas para concluir tarefas maiores e mais complexas. Quando aprendemos pela primeira vez sobre o RAG, ele foi apresentado como um fluxo de trabalho de caminho \u00fanico com muitas etapas. Na realidade, os fluxos de trabalho de agentes ser\u00e3o recursivos e muito mais complexos.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Reduzindo a lat\u00eancia para melhorar as experi\u00eancias dos usu\u00e1rios<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>A lat\u00eancia \u00e9 a inimiga da IA. Ela \u00e9 especialmente intoler\u00e1vel quando pessoas reais est\u00e3o envolvidas. Como mencionamos anteriormente, esperamos reduzir a lat\u00eancia hospedando modelos junto com seu suprimento de dados. Semelhante \u00e0 Netflix, acreditamos que o conte\u00fado deve ser processado perto de onde \u00e9 consumido \u2014 em dispositivos m\u00f3veis para os usu\u00e1rios. Uma grande vantagem do Capella \u00e9 que ele oferece um armazenamento de dados local, o Couchbase Lite, para processar trocas de LLM diretamente nos dispositivos. Isso ajudar\u00e1 a manter os usu\u00e1rios satisfeitos, pois eles n\u00e3o precisar\u00e3o esperar exclusivamente por LLMs hospedados na nuvem para responder.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Pr\u00e9-processamento de dados n\u00e3o estruturados antes da vetoriza\u00e7\u00e3o<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>A incorpora\u00e7\u00e3o de dados estruturados e n\u00e3o estruturados dentro do processo de RAG \u00e9 essencial. Dados n\u00e3o estruturados, como arquivos PDF, n\u00e3o est\u00e3o prontos imediatamente para consumo por um LLM. Esses dados devem ser analisados, divididos em peda\u00e7os l\u00f3gicos e transformados em texto simples ou JSON antes de poderem ser alimentados em um modelo de incorpora\u00e7\u00e3o (embedding) ou na base de conhecimento de um LLM. Isso \u00e9 frequentemente chamado de \u201cPr\u00e9-processamento e Divis\u00e3o em Peda\u00e7os\u201d (Chunking), ou prepara\u00e7\u00e3o de dados n\u00e3o estruturados para inclus\u00e3o nos processos de RAG de um Agente. O Capella oferecer\u00e1 um servi\u00e7o de dados n\u00e3o estruturados para preparar objetos como PDFs para serem usados como fontes de incorpora\u00e7\u00f5es vetoriais e sua indexa\u00e7\u00e3o. Durante esse processo, extra\u00edmos metadados importantes, dividimos e vetorizamos os dados com base em seu conte\u00fado sem\u00e2ntico e geramos incorpora\u00e7\u00f5es vetoriais de alta qualidade para insights de IA.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><figure id=\"attachment_16621\" aria-describedby=\"caption-attachment-16621\" style=\"width: 900px\" class=\"wp-caption aligncenter\"><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/wp-content\/uploads\/sites\/1\/2024\/11\/Unstuctured-Data-Service.png\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"wp-image-16621 size-large\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2026\/05\/Unstuctured-Data-Service-1024x576-1.png\" alt=\"\" width=\"900\" height=\"506\"><\/a><figcaption id=\"caption-attachment-16621\" class=\"wp-caption-text\">Fluxo de trabalho baseado na Web para gerenciar dados n\u00e3o estruturados por meio de Servi\u00e7os de IA<\/figcaption><\/figure><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Vetoriza\u00e7\u00e3o: cria\u00e7\u00e3o e transmiss\u00e3o de vetores em tempo real<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Uma vez processados, esses dados n\u00e3o estruturados, somados aos dados operacionais regulares e semiestruturados, podem ser inseridos em um modelo de incorpora\u00e7\u00e3o para criar \u00edndices vetoriais (vetores) que servem como diretrizes contextuais dentro de um prompt para um LLM. O processo de cria\u00e7\u00e3o de vetores como um servi\u00e7o em fluxo (streamed service) permite a defini\u00e7\u00e3o de contexto e a cria\u00e7\u00e3o de vetores em tempo real \u00e0 medida que o agente \u00e9 executado. A quantidade de dimens\u00f5es e incorpora\u00e7\u00f5es vetoriais pode ser imensa, atingindo potencialmente a casa dos bilh\u00f5es. Esse volume representar\u00e1 desafios para as plataformas de dados existentes que n\u00e3o est\u00e3o preparadas ou projetadas adequadamente para lidar com tal escala.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>A especializa\u00e7\u00e3o impulsionar\u00e1 a necessidade de muitos modelos e muitos agentes<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Os desenvolvedores precisar\u00e3o rastrear os programas que interagem com modelos de IA, porque os modelos evoluir\u00e3o com o tempo. Para manter seus conhecimentos atualizados, os modelos de linguagem precisar\u00e3o se tornar menores para que possam encurtar seus ciclos de aprendizado. Conforme os modelos se especializam, eles tamb\u00e9m se tornar\u00e3o mais focados em t\u00f3picos ou contextos espec\u00edficos, como um modelo que prev\u00ea padr\u00f5es meteorol\u00f3gicos, avalia resultados de exames m\u00e9dicos ou compreende leis espec\u00edficas da f\u00edsica. Da mesma forma, os agentes tamb\u00e9m se tornar\u00e3o especializados em sua funcionalidade. Isso criar\u00e1 a necessidade de um \u00edndice de cat\u00e1logo que mantenha diferentes agentes e suas intera\u00e7\u00f5es com modelos especializados.\u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Mantendo contexto persistente ao longo do tempo<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Agentes de longa execu\u00e7\u00e3o precisar\u00e3o de persist\u00eancia de dados para garantir que os resultados ou sa\u00eddas do agente permane\u00e7am consistentes e conforme o esperado ao longo do tempo. Isso \u00e9 desafiador porque os grandes modelos de linguagem n\u00e3o mant\u00eam o contexto de uma conversa para a outra. Eles precisam ser recontextualizados de uma sess\u00e3o para a outra, o que exige que as conversas sejam preservadas.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>O conhecimento de LLMs muda ao longo do tempo, e os agentes precisam de barreiras de prote\u00e7\u00e3o<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>O que complica ainda mais o problema da preserva\u00e7\u00e3o de dados \u00e9 o fato de que o conhecimento em um LLM \u00e9 din\u00e2mico e est\u00e1 em crescimento, o que significa que o modelo pode n\u00e3o fornecer a mesma resposta a um comando de um momento para o outro. Portanto, os desenvolvedores devem incorporar rotinas de verifica\u00e7\u00e3o de confiabilidade para verificar os resultados esperados e a consist\u00eancia das trocas do LLM ao longo do tempo. Isso significa que a conversa de ontem com o LLM deve ser preservada e persistida para que possa ser usada como dado de valida\u00e7\u00e3o para a intera\u00e7\u00e3o de hoje com o LLM. O que isso significa \u00e9 que as intera\u00e7\u00f5es do Agente com os LLMs \u2014 juntamente com suas entradas, sa\u00eddas de resposta e metadados contextuais \u2014 devem ser preservadas para cada conversas para valida\u00e7\u00e3o adicional de precis\u00e3o. Isso gerar\u00e1 uma grande quantidade de dados que precisam ser armazenados em um <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/products\/vector-search\/\"><span>Banco de dados pronto para IA como o Couchbase<\/span><\/a><span>.\u00a0<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>A constru\u00e7\u00e3o de um agente envolve a sele\u00e7\u00e3o de um LLM para racioc\u00ednio e chamada de fun\u00e7\u00f5es, o gerenciamento de ferramentas e dados, a manuten\u00e7\u00e3o de prompts, a otimiza\u00e7\u00e3o com cache e a itera\u00e7\u00e3o para garantir qualidade. O <\/span><b>Cat\u00e1logo de Agentes do Couchbase<\/b><span> integra-se perfeitamente \u00e0 Capella Developer Platform para otimizar esse processo, reduzindo a carga cognitiva dos desenvolvedores. Nosso cat\u00e1logo de multiagentes ajuda os desenvolvedores a gerenciar ferramentas, conjuntos de dados, modelos, verdades fundamentais (ground truth) e prompts entre agentes. Ele oferece suporte \u00e0 sele\u00e7\u00e3o sem\u00e2ntica de ferramentas para consultas, fornece ferramentas pr\u00e9-constru\u00eddas e disponibiliza a melhor infraestrutura de atendimento de modelos da categoria para hospedar LLMs. Recursos adicionais incluem aplica\u00e7\u00e3o de diretrizes de seguran\u00e7a, detec\u00e7\u00e3o de alucina\u00e7\u00f5es, auditoria de linhagem de consultas, previs\u00e3o e integra\u00e7\u00e3o de RAG-as-a-Service (RAGaaS) para avalia\u00e7\u00e3o da qualidade dos agentes.<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Minimizando os custos das conversas com LLM\u00a0<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>As conversas com LLMs ser\u00e3o caras e lentas. Os agentes participar\u00e3o de uma infinidade de conversas com LLMs, o que torna isso um desafio significativo. \u00c9 por isso que cada CSP est\u00e1 entusiasmado com os modelos que suporta (Bedrock\/Claude, Gemini, ChatGPT) como futuros geradores de receita. Com o desempenho dos Agentes, milissegundos custam dinheiro. O Couchbase aproveitar\u00e1 v\u00e1rias vantagens de desempenho j\u00e1 embutidas no Capella para tornar as intera\u00e7\u00f5es com LLMs mais r\u00e1pidas e econ\u00f4micas. Isso inclui a capacidade de fazer cache de consultas comuns para prompts, minimizando acessos redundantes a um LLM, e oferecendo cache sem\u00e2ntico e conversacional de resultados de LLM para respostas comuns. O Capella tamb\u00e9m fornece recursos de otimiza\u00e7\u00e3o de desempenho, como dimensionamento multidimensional e replica\u00e7\u00e3o entre data centers. Esperamos que o Capella ofere\u00e7a uma vantagem atraente de pre\u00e7o\/desempenho aos clientes.<\/span><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>Mergulhando ainda mais nos desafios e oportunidades, Stephen O\u2019Grady, analista principal da RedMonk, disse: \u201c\u00c0 medida que a IA continua a transformar as empresas, ela est\u00e1 apresentando novos desafios significativos para a infraestrutura. Para aplicar a IA aos seus neg\u00f3cios existentes, as empresas t\u00eam sido obrigadas a integrar fontes de dados grandes e d\u00edspares e uma variedade de modelos de IA em r\u00e1pida evolu\u00e7\u00e3o, usando fluxos de trabalho complicados. Isso criou demanda para uma plataforma de dados alternativa e multimodal, com acesso n\u00e3o apenas aos dados de treinamento necess\u00e1rios, mas aos modelos para aplic\u00e1-los. Esta \u00e9 a oportunidade para a qual os novos Servi\u00e7os de IA do Couchbase Capella foram criados.\u201d<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Conclus\u00e3o: Bem-vindo ao nosso mundo de IA!<\/span><\/h3>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><span>O Couchbase est\u00e1 expandindo sua plataforma de dados para desenvolvedores para incluir uma variedade de servi\u00e7os de IA para apoiar tanto a cria\u00e7\u00e3o quanto a opera\u00e7\u00e3o de <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/agentic-ai\/\"><b>aplica\u00e7\u00f5es ag\u00eanticas<\/b><\/a><span>. Esses servi\u00e7os atendem a v\u00e1rias necessidades urgentes de persist\u00eancia e organiza\u00e7\u00e3o de dados quando os agentes est\u00e3o em execu\u00e7\u00e3o, e simplificam muitas das dores de cabe\u00e7a iniciais que os desenvolvedores enfrentam ao cri\u00e1-los. Esses servi\u00e7os ser\u00e3o oferecidos a clientes e clientes em potencial qualificados como uma visualiza\u00e7\u00e3o privada. Estamos extremamente entusiasmados com o que estamos apresentando para apoiar aplica\u00e7\u00f5es cr\u00edticas neste novo mundo de IA. Venha participar dessa jornada!<\/span><\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\"><span>Para mais informa\u00e7\u00f5es<\/span><\/h3>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/press-releases\/couchbase-introduces-capella-ai-services-to-streamline-development-of-agentic-ai-applications\/\"><span>Leia o Comunicado de Imprensa<\/span><\/a><\/li>\n\n\n<li><span>Confira <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/products\/ai-services\/\"><span>Servi\u00e7os de IA Capella<\/span><\/a><span> ou cadastre-se no <\/span><a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/capella-ai-services-signup\"><span>Visualiza\u00e7\u00e3o Privada<\/span><\/a><\/li>\n\n\n<li><span>Blog: <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/an-overview-of-retrieval-augmented-generation\/\"><span>O que \u00e9 RAG?<\/span><\/a><\/li>\n\n\n<li><span>Blog: <\/span><a href=\"https:\/\/www.couchbase.com\/blog\/pt\/what-is-an-ai-agent\/\"><span>O que \u00e9 um agente de IA?<\/span><\/a><\/li>\n\n\n<li><span>Inscreva-se para o webcast: <\/span><a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/a-roadmap-for-the-new-age-of-ai-agents-2025january\"><span>Um Roteiro para a Nova Era dos Agentes de IA \u2013 Desafios e Oportunidades<\/span><\/a><\/li>\n\n<\/ul>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><a href=\"https:\/\/info.couchbase.com\/capella-ai-services-signup\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"aligncenter wp-image-16625\" src=\"https:\/\/www.couchbase.com\/wp-content\/uploads\/sites\/5\/2026\/05\/Screenshot-2024-11-28-at-12.36.24-AM-1024x828-1.png\" alt=\"\" width=\"450\" height=\"364\"><\/a><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>TLDR: Couchbase announces new AI Services in the Capella developer data platform to efficiently and effectively create and operate GenAI-powered agents. 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