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Ideias1/11/2026A palestra sobre o conhecimento
Notícias15/10/2026O SPACE, a plataforma de sandboxes por detrás do Computer, passa a ser de código abertoA Perplexity disponibiliza em código aberto o SPACE, a plataforma de sandboxes por detrás do Computer, para ajudar os programadores a criar agentes de IA autónomos mais seguros
Programadores28/09/2026Agent API agora oferece suporte a agentes reutilizáveisEquipes criam agentes reutilizáveis com Profiles, Skills e conectores gerenciados versionados que podem compartilhar entre aplicativos.
Mais da equipa de investigação da Perplexity
Um bom professor vai ao encontro do aluno onde ele estáUm novo método de autodestilação que treina conjuntamente professor e aluno para melhorar o desempenho do modelo e a eficiência do treino em tarefas complexas de raciocínio e agênticas.
Criar espaços de trabalho partilhados para pessoas e agentesComo os projetos do Perplexity mantêm o trabalho de longa duração persistente, concorrente e rastreável.
Embeddings multimodais além de um único vetorUma nova família de modelos de interação tardia para recuperação de texto e imagem, com um espaço de embedding compartilhado entre tamanhos de modelo.
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Agentes autónomos: o que são e como funcionamEste guia explica o que são os agentes autónomos, como planeiam, utilizam ferramentas, memorizam e verificam o seu trabalho, e como as pessoas os utilizam para pesquisa, e-mail, trabalhos académicos e compras.
O Computer para e-commerce foi criado para fazer crescer marcasUtilize o Computer para e-commerce para analisar as vendas no Shopify, criar páginas de produtos e desenvolver campanhas de anúncios e de e-mail que impulsionam o crescimento.
BrowseSafe++: criar defesas mais robustas contra a injeção de prompts no mundo realUm benchmark aberto e dois detetores leves para agentes de browser.
Memória de agentes de IA: como criar agentes de IA com contexto persistenteEste guia explica o que é a memória de agentes de IA, como a memória de trabalho, episódica, semântica e procedimental funcionam em conjunto e como criar e testar agentes que melhoram através de contexto persistente.
A palestra sobre o conhecimento
Como fazer o ajuste fino de um LLM [e quando usar RAG ou engenharia de prompts]Este guia explica como fazer o ajuste fino de um LLM passo a passo, compara o ajuste fino completo com LoRA e QLoRA e mostra quando a engenharia de prompts ou o RAG são a melhor forma de melhorar os resultados de um modelo.
Embeddings de texto explicados: como funcionam [+exemplos]Este guia explica o que são embeddings de texto, como transformam texto em vetores que captam o significado e como escolher, avaliar e aplicar modelos de embedding em pesquisa, RAG e outros casos de utilização reais.
Nova certificação FedRAMP leva a Perplexity a mais fluxos de trabalho governamentaisAs agências federais podem pesquisar na web em tempo real com a Perplexity e obter respostas com citações, graças a uma nova certificação FedRAMP.
Implementação básica de RAG: tutorial passo a passoEste tutorial para principiantes explica como funciona uma implementação básica de RAG, aborda as boas práticas e mostra, passo a passo, como construir um sistema RAG funcional de linha de comandos com Python, ChromaDB e os modelos de embedding e de linguagem da Perplexity.
Como funciona um gateway de LLM? Um guia prático para equipas de engenhariaUm gateway de LLM é um proxy inverso que encaminha, autentica, coloca em cache e regista as chamadas aos seus modelos; este guia acompanha o percurso de um pedido através de um gateway, aborda os riscos de segurança e fiabilidade a ter em conta no planeamento e compara as opções de desenvolvimento próprio, alojamento próprio, serviço gerido e gateway de API.