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Otimizando tarefas com técnicas de Engenharia de Prompt aplicadas em IA generativa

Convidamos um Economista, um Cientista de Dados e um Estatístico para uma competição de previsão. A cada mês, por um ano, eles deveriam compartilhar suas previsões e suas estratégias entre si, viabilizando calibragens. Neste artigo mostramos como foi o desempenho de cada um e o que isso tudo tem a ver com IA e Engenharia de Prompt.
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  • Data Science

Analisando o impacto fiscal de propostas legislativas com IA

Todos os anos milhares de proposições legislativas são geradas na Câmara dos Deputados e Senado Federal, o que dificulta o trabalho de monitoramento feito por economistas, jornalistas e analistas de mercado. No entanto, ao empregar técnicas de engenharia de prompt e IA, podemos analisar estas milhares de proposições em questão de segundos. Neste exercício mostramos o caminho para esta automatização usando o Python.
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  • Data Science

Lendo as cartas dos gestores com IA usando Python

Neste artigo mostramos como usar um modelo LLM para ler e sumarizar as “Cartas do Gestor”, publicadas em fundos de investimento no Brasil. Em menos de 60 linhas de código, criamos uma aplicação completa em Python que pega um arquivo PDF da carta do gestor, processa os dados e usa inteligência artificial para sumarizar os pontos chave do texto.
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  • Data Science

A aplicação de IA em análise de dados econômicos usando Python

Neste artigo mostramos 3 ferramentas que podem ajudar analistas a resolver tarefas do dia a dia de forma mais rápida, agregando inteligência articial na análise de dados. Seja para completar código ou para análises de dados descritivas e preditivas avançadas, estas ferramentas são simples de usar e se integram com o Python.
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  • Data Science

Introdução a Prompt Engineering para Inteligência Artificial

“Um especialista sabe todas as respostas, se você fizer as perguntas certas”. Este é o mesmo princípio usado nas técnicas de Prompt Engineering, com objetivo de otimizar as respostas de aplicações de IA generativa. Neste artigo apresentamos algumas destas técnicas com exemplos práticos em Python.
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