RPG
No início do ano tinha em mente algumas ideias de jogos para pôr na “mesa”. Gostaria de jogar presencial um de dois jogos: Forbidden Lands ou Mutante: Ano Zero. Até entrei no grupo de RPG da cidade para conseguir interessados. Não foram muitos e acabei desanimando da ideia. Outra coisa que me desanimava era a chance de uma mesa presencial falhar. Seria muito mais frustrante que uma mesa por texto, por texto.
Sendo assim, divulguei o interesse em jogar Forbidden Lands no meu servidor Discord. Não foi uma tarefa fácil conseguir dois jogadores mas quando tive sucesso, já quis começar logo. Não é segredo que gosto bem desse jogo, por isso a pressa em jogar. Outros jogadores foram entrando aos poucos, e hoje somos cinco na “mesa”.
Outro jogo que entrou no meu radar foi o RuneQuest. Acho que mais do que entrar no radar pois já sabia dele a mais tempo e já havia lido a respeito e conseguido alguns materiais. A questão foi a qualidade do que encontrei na última edição, as características no mundo de jogo e as sessões de jogo que comecei a ver no canal Por Um Punhado de Dados do mestre Tomate.
Tive o privilégio de comprar alguns livros do jogo no Rumble Bundle e foi encantamento. Depois fiquei namorando os livros impressos no site da Amazon. Tantos livros com capas bonitas! Agora os preços de fato não eram convidativos, tanto que demorei para tomar uma decisão se comprava ou não o livro básico. Não se sabem mas coleciono livros de RPG. E RuneQuest, por ser um jogo histórico, publicado em 1978, seria valioso na minha estante.
No momento, estou lendo as regras e também a história do cenário. Pretendo narrar no futuro no servidor To the Hills, inclusive avisei o povo.
VTES
Mudando um pouco de assunto, pretendo falar de VTES, ou Vampire: The Eternal Struggle, o meu card game favorito. Em fevereiro e março (principalmente março), dei uma desligada do jogo. Estava cansado. Jogava à noite e vinha cansado. Diria que o jogo está bem vivo. Não é daqueles jogos capazes de atrair tantas pessoas, sua faixa etária é restrita, a tal ponto de ser um jogo para adultos.
Tivemos novos decks sendo lançados recentemente, como Hecata e já surgiram decks personalizados bem interessantes. Pretendo jogar com eles um dia. Enquanto isso, escolhi jogar com um deck de bleed formado pelo clã anaquista Tzimisce. Atualmente ele é considerado tier one, ou seja, de primeira categoria. Comprei o deck básico desse clã e ainda estou esperando chegar, para jogar com ele no torneio de abril (acontece dia 27). Enquanto isso, venho jogando com ele no Lackey.
Participei da sexta etapa do torneio Rumo ao GP, que é um evento organizado pelo Joab de Campina Grande. O objetivo do evento é arrecadar fundos para que o vencedor possa viajar para o Grand Prix que acontecerá em Campina Grande ainda este ano. Ainda faltam 4 etapas.
Nesta etapa, tivemos a participação de jogadores fortes de fora do Brasil: Martin Weinmayer e Peitsa Suominen. Estive jogando com eles na primeira rodada. Foi uma experiência diferente, ter de interagir falando em inglês. Não tenho esse hábito, leio bem e faço isso com frequência. Agora conversar é algo raro. Pretendo fazer isso mais vezes.
Havia, na verdade, vários jogadores bem ranqueados online nesse torneio. Então é uma forma muito boa de aprendizado.
Ciência de Dados
Esse ano descobri outras possibilidades no uso de LLMs (Large Language Models) que me deixaram entusiasmado. Entre eles o conceito de agentes e RAG. Esses dois conceitos são uma forma de aumentar a capacidade dos modelos em nos auxiliar de forma geral. Sabemos, por exemplo, que uma vez o modelo treinado, ele não sabe de eventos que aconteceram a posteriori. Assim, fazemos uso de agentes para buscar informações mais recentes para o modelo.
Por meio da RAG (Geração Aumentada via Recuperação), é possível oferecer ao modelo uma base de conhecimento particular que lhe servirá de contexto para sua resposta. Isso é feito fragmentando um documento em pedaços menores que são então transformados em vetores para que sejam salvos em um banco de dados vetorial. Depois disso, com base na entrada, ela é transformada num vetor para que possamos fazer uma busca semântica no banco de dados vetorial que retornará alguns vetores. O conteúdo desses vetores será entregue ao modelo na forma de contexto.
Além de um curso de formação da Data Science Academy e de outro sobre LangChain na Udemy, venho fazendo pequenas experiências com RAG e agentes de IA. Uma delas foi usar agentes para pegar números de telefones de setores da instituição onde trabalho para que o chat retorne para o usuário esse tipo de informação.
Meu objetivo é fazer um chat pessoal para a família. Ele deve ser capaz de memorizar todas as conversas que já tivemos com ele, além de outras coisas que posso detalhar futuramente.
Bom, por enquanto é isso. Interaja comigo pelos comentários. Até a próxima.