
English summary: Guides building an OSS AI stack to avoid lock-in.
Depender de OpenAI API = vendor lock-in + costs altos.
Open Source AI Stack: Self-host everything.
# Install
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
# Run Llama 3
ollama run llama3
# API
curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
"model": "llama3",
"prompt": "Why is the sky blue?"
}'
from langchain_community.llms import Ollama
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate
llm = Ollama(model="llama3")
prompt = ChatPromptTemplate.from_messages([
("system", "You are a helpful assistant"),
("user", "{question}")
])
chain = prompt | llm
response = chain.invoke({"question": "Hello!"})
import chromadb
client = chromadb.Client()
collection = client.create_collection("docs")
# Add documents
collection.add(
documents=["Python is great", "JavaScript is popular"],
ids=["1", "2"]
)
# Query
results = collection.query(
query_texts=["programming languages"],
n_results=2
)
Open source AI permite self-hosting completo. Para privacy e escala, supera APIs proprietárias.
Cenário: GovTech com dados sensíveis. Agência estatal rodou Mistral + Qdrant + LangChain on-prem, mantendo compliance e reduzindo custos.
| Métrica | Antes | Depois |
|---|---|---|
| Custo cloud | US$280k | US$94k |
| Tempo p/ ajustar modelo | 8 semanas | 1 semana |
| Incidentes por quota de API | 10 | 0 |
Produtos gratuitos e pagos para transformar ideias em uma base que você consegue executar.
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