Projetos com RAG  raramente falham por falta de dados, os problemas sempre costuma ser outro. Os dados existem, mas o método de recuperação nem sempre sustenta perguntas que dependem de relações entre entidades, principalmente quando essas relações não estão explícitas no texto. Em muitos casos, o sistema recupera trechos semanticamente relevantes, mas não consegue comprovar conexões como proximidade, coocorrência territorial, dependência entre categorias ou encadeamento de e

Quando se fala em automação em geoprocessamento, a imagem mais comum é a de um script rodando em loop ou de um bot que responde a comandos pré-definidos. Em cenários críticos, como acidentes de trânsito, essa rigidez pode virar risco: o sistema precisa lidar com incerteza, falhas e mudanças de contexto. Por isso, mais do que um executor de tarefas, o que faz diferença é um Agent . A distinção é simples, mas é bastante importante. Enquanto um bot  percorre um fluxo linear, um

Quando comecei a misturar modelos de linguagem (LLMs) com dados geográficos, a primeira tentação foi tratar latitude e longitude como “apenas mais duas features” e seguir adiante. Logo percebi o problema, coordenadas são ótimas, mas não capturam contexto. Latitude e longitude não dizem nada sobre vizinhança. Elas não capturam bem a noção de vizinhança, não funcionam como identidades discretas e não oferecem uma estrutura hierárquica clara, como bairro, rua e quarteirão, dific

Modelo de Inteligência Artificial para sensoriamento remoto têm demonstrado cada vez mais resultados impressionantes em benchmarks acadêmicos, que no geral são conjuntos padronizado de dados e métricas usados para experimentar modelos em condições controladas ...

Faz muito tempo que não posto nada aqui no blog. Mas recentemente, ao analisar as tendências de busca no Google Trends, percebi um...

Um desafio bem interessante são os trabalhos com os dados da Sensor Data Management System (SDMS) promovidos e disponibilizados pela Força A