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    <title>AI Functions on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
    <link>https://wiliamrosa.github.io/tags/ai-functions/</link>
    <description>Recent content in AI Functions on Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</description>
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      <title>Wiliam Rosa | Lakehouse, Dados &amp; IA</title>
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    <lastBuildDate>Sun, 13 Sep 2026 10:00:00 -0300</lastBuildDate>
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      <title>AI Extract ganhou modo Precision pra documento longo e schema complexo demais pro chunk-and-merge</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/posts/ai-extract-precision-mode-documentos-complexos/</link>
      <pubDate>Sun, 13 Sep 2026 10:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/posts/ai-extract-precision-mode-documentos-complexos/</guid>
      <description>Precision Mode no ai_extract combina modelo especializado com um harness agentico que dispara subagentes em paralelo por seção do documento e depois junta os resultados, atingindo 94,7% de acurácia em benchmark contra 9 mil documentos, sete pontos acima do melhor baseline de modelo de fronteira com chunk-and-merge.</description>
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      <title>De PDF solto a coluna de tabela: o pipeline que domestica documento não estruturado no lakehouse</title>
      <link>https://wiliamrosa.github.io/articles/databricks-document-intelligence-pipeline-documentos-nao-estruturados/</link>
      <pubDate>Fri, 17 Apr 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
      <guid>https://wiliamrosa.github.io/articles/databricks-document-intelligence-pipeline-documentos-nao-estruturados/</guid>
      <description>ai_parse_document, ai_extract e ai_classify já são GA no Azure Databricks, e o pipeline de processamento inteligente de documento (IDP) inteiro roda dentro do Lakeflow, sem infraestrutura separada de OCR ou fila de mensagem. A peça que ainda é Beta, ai_prep_search, é justamente a que decide se o documento processado vira retrieval bom ou lixo semântico.</description>
    </item>
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