#Generative AI (GenAI)

Motivação

Por que precisamos disso?

1. Falta de Contexto Compilado: As ferramentas de IA veem apenas o código-fonte; elas não sabem como a rotina compilada final realmente é.

2. Alucinação de Macros: Como a IA não vê nossos arquivos#includeou macros do sistema, ela frequentemente os “inventa”, desperdiçando tempo durante a depuração.

3. Lacuna na Documentação: A otimização de lógica mais profunda frequentemente exige compreender macros internas que não estão totalmente documentadas publicamente.

A versão 2026.1 acabou de ser lançada como GA, e um dos recursos que estou ansioso para usar é o DTL Explainer.

Ele permite que você pegue uma Transformação de Dados (Data Transformation) e, com um clique, obtenha uma descrição em linguagem humana da transformação (que você também pode usar como base para a Descrição do DTL).

Para DTLs complexos, especialmente aqueles que você não escreveu ou que escreveu há muito tempo, isso permite obter uma compreensão clara e rápida do que está acontecendo.

O que é Dados Não Estruturados?
Dados não estruturados referem-se a informações que não possuem um modelo de dados ou organização predefinidos. Em contraste com os dados estruturados encontrados em bancos de dados com estruturas claras (por exemplo, tabelas e campos), os dados não estruturados não possuem um esquema fixo. Esse tipo de dado inclui textos, imagens, vídeos, arquivos de áudio, postagens em redes sociais, e-mails e muito mais.

Por que Insights de Dados Não Estruturados São Importantes?

Sempre há quem diga que seu filho se parece mais com a mãe ou com o pai. Que tal usar matemática e Inteligência Artificial para ter certeza? O aplicativo facial-matching pode te dar a resposta.

Veja os resultados:

1. Faça update das fotos do Pai, da Mãe e da Criança.:

2.Clique no botão Calcular Semelhança (Calculate Resemblance) e veja os resultados:

Detalhes de implementação

1.Obtem os arquivos de imagem do pai, da criança e da mãe.:

       father_file = request.files['father_image']
       child_file = request.files['child_image']
       mother_file = request.files['mother_image']

2.