Postman is an excellent tool for managing and testing APIs. In this Postman content you will learn how to take the first steps in tool to be able to test your APIs.
Postman is a collaboration platform for developing APIs (Application Programming Interfaces). It provides a user-friendly environment for developers to efficiently create, test, and document APIs.
Watch the full video on the channel where we teach you how to use Postman in practice:
The tool is widely used in the software development community to simplify the process of developing, testing and documenting APIs.
It is available as a desktop application and also has a web version.
Table of Contents
Why use postman?
Postman offers several tools and features, such as:
API Tests: Allows developers to create and run automated tests to ensure their APIs are working correctly;
API Collection: Groups related requests into collections, making it easier to organize and execute API calls;
Environments: Allows you to easily switch between different development environments such as production, staging, and local to test APIs in different scenarios;
Documentation: Offers the ability to create interactive documentation for your APIs, making it easier to share information with other developers;
Collaboration: Facilitates teamwork by allowing developers to easily share their collections, tests, and documentation with teammates.
Example of integration and services
You can test different types of APIs in Postman, including:
Basic API Testing:
Use Postman to send an HTTP GET request to a public API, such as the Correios or the Post Office API. super hero, for information about heroes.
API Authentication:
Test authentication from an API, such as OAuth 2.0 or access token. Configure the appropriate headers in Postman to ensure the API accepts authenticated requests.
Automated Tests:
Create test scripts in Postman using the built-in testing functionality to automate checking API responses. For example, confirm that the response has a 200 status code or contains the expected data.
Collection Creation:
Group multiple related requests into a collection. For example, create a collection to interact with different endpoints of a social media API, including authentication, posting content, and getting feeds.
Development Environments:
Set up different environments in Postman to test an API in different scenarios like production environment, local testing environment, etc. This makes it easy to switch between server configurations.
In the video tutorial about postman we show practical API examples with Xano and with Supabase, which are large backends on the market.
Postman and Xano Backend
You can test Xano backend APIs using Postman. Xano is a platform that allows you to create application backends without having to write code, 100% nocode.
Here are the general steps for testing Xano APIs in Postman:
Get API Information:
In Xano, get the necessary information about the API you want to test. This may include the API URL, available endpoints, supported HTTP methods, and any required parameters.
Open Postman:
Open the Postman app on your desktop or access the web version.
Create a New Request:
Create a new request in Postman. Set the appropriate HTTP method (GET, POST, PUT, etc.) and enter the Xano API URL.
Add Parameters and Headers:
If the Xano API requires parameters or headers, add them to your request in Postman. This may include information such as API keys, authentication tokens, or any other necessary data.
Send the Request:
Send the request to the Xano server by clicking the “Send” button in Postman.
Analyze the Answer:
Analyze the response returned by the Xano server. Postman will show the status code, response body, and other relevant details.
You can watch our full video to learn how to do it in practice:
Postman and Supabase Backend
You can also use Supabase and API calls, for this you need to obtain Supabase credentials and integrate with Postman.
The rest of the process is very similar to that carried out in Xano.
How to learn nocode?
The best way to learn no-code is with No-Code Start-Up, here we have nocode courses from scratch to advanced, you can take our nocode courses FlutterFlow or Bubble.
See also the NocodePRO, where you have access to all NoCode StartUp content.
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Learn how to make money in the AI and NoCode market, creating AI Agents, AI Software and Applications, and AI Automations.
Known as “Castelo”, he discovered the power of No-Code when he created his first startup entirely without programming – and that changed everything. Inspired by this experience, he combined his passion for teaching with the No-Code universe, helping thousands of people create their own technologies. Recognized for his engaging teaching style, he was awarded Educator of the Year by the FlutterFlow tool and became an official Ambassador for the platform. Today, his focus is on creating applications, SaaS and AI agents using the best No-Code tools, empowering people to innovate without technical barriers.
Isso significa que profissionais sem experiência em programação podem construir e operar pipelines de dados com suporte inteligente da IA, economizando tempo, dinheiro e reduzindo a dependência de times técnicos.
A ideia central é democratizar o acesso à engenharia de dados e permitir que startups, freelancers, equipes de marketing e analistas de negócio possam tomar decisões baseadas em dados de forma autônoma, tudo impulsionado por ETL no-code com inteligência artificial.
Essa abordagem tem sido particularmente poderosa quando combinada com ferramentas como n8n, Make (Integromat) and Dify, que já oferecem integrações com IA generativa e operações de ETL visuais.
Integrar agentes de inteligência artificial ao fluxo de ETL no-code traz benefícios práticos e estratégicos, promovendo a automatização de dados com IA generativa.
O primeiro deles é a capacidade da IA de interpretar dados com base em contexto, ajudando a identificar inconsistências, sugerir transformações e aprender padrões ao longo do tempo.
Com isso, não só eliminamos etapas manuais como limpeza de dados e reestruturação de tabelas, como também permitimos que tarefas sejam executadas em escala com precisão.
Plataformas de automação como make up and n8n já permitem integrações com OpenAI, possibilitando a criação de automações inteligentes para dados, as:
Detecção de anomalias via prompt
Classificação semântica de entradas
Geração de relatórios interpretativos
Conversão automática de dados não estruturados em tabelas organizadas
Tudo isso, com fluxos visuais e baseados em regras definidas pelo usuário.
Como funcionam os agentes de IA para ETL sem código
Na prática, um agente de IA para ETL sem código atua como um operador virtual que executa tarefas com autonomia baseada em prompt, regras e objetivos definidos previamente.
Esses agentes são construídos em plataformas no-code que suportam chamadas para APIs de modelos de IA (como OpenAI, Anthropic ou Cohere).
A execução de um fluxo de ETL com IA envolve três grandes fases:
Extração
O agente conecta fontes de dados como CRMs, planilhas, bancos de dados ou APIs e realiza a coleta de dados conforme os gatilhos definidos.
Transformação
Com a IA, os dados são processados automaticamente: colunas nomeadas, dados agrupados, textos resumidos, campos categorizados, dados faltantes inferidos, entre outros.
Carregamento
Por fim, os dados transformados são enviados para destinos como dashboards, sistemas internos ou armazenamentos em nuvem, como Google Sheets ou PostgreSQL.
Para orquestrar pipelines de dados em escala, serviços gerenciados como o Google Cloud Dataflow podem ser integrados ao fluxo.
Ferramentas populares para criar agentes de IA para ETL
Ferramentas populares para criar agentes de IA para ETL
Hoje, uma série de ferramentas no-code para pipelines ETL permite a criação desses agentes com foco em operações de dados. As mais relevantes incluem:
n8n com OpenAI
O n8n permite criar fluxos complexos com nós inteligentes usando IA generativa. Ideal para workflows com lógicas condicionais e manipulação de grandes volumes de dados.
Make (Integromat)
Com visual mais amigável, o Make é indicado para quem quer velocidade e simplicidade. Ele permite integrações com modelos de IA para processar dados de forma automatizada.
Dify
Uma das plataformas mais promissoras para criação de agentes autônomos de IA com múltiplas funções. Pode ser integrada com fontes de dados e scripts de transformação.
Embora mais voltado para backend sem código, o Xano permite workflows com IA e pode ser utilizado como ponto final para dados processados.
Casos de uso reais e aplicações concretas
Casos de uso reais e aplicações concretas
Empresas e profissionais independentes já estão utilizando agentes de IA para ETL sem código em diversos contextos, potencializando suas operações e reduzindo gargalos manuais.
Startups SaaS
Startups que desenvolvem produtos digitais, especialmente SaaS, utilizam agentes de IA para acelerar o onboarding de usuários e personalizar suas experiências desde o primeiro acesso.
Ao integrar formulários de cadastro com bancos de dados e ferramentas de análise, esses agentes extraem informações-chave, categorizam os perfis e entregam ao time de produto insights valiosos sobre o comportamento do usuário.
Isso permite ações mais assertivas em UX, retenção e até desenvolvimento de funcionalidades baseadas em dados reais e atualizados em tempo real.
Equipes de marketing
Departamentos de marketing encontram nos agentes de IA para ETL uma solução poderosa para lidar com a fragmentação de dados em múltiplos canais.
Ao automatizar a coleta de informações de campanhas no Google Ads, Meta Ads, CRMs e ferramentas de e-mail, é possível centralizar tudo em um único fluxo inteligente.
A IA ainda ajuda a padronizar nomenclaturas, corrigir inconsistências e gerar análises que otimizam a tomada de decisão em tempo real, melhorando a alocação de verba e o ROI das campanhas.
Analistas financeiros
Analistas e times financeiros aproveitam esses agentes para eliminar etapas manuais e repetitivas do tratamento de documentos.
Por exemplo, um agente pode ler extratos bancários em PDF, converter os dados em planilhas organizadas, aplicar lógicas de classificação e até gerar gráficos automáticos para apresentação.
Com isso, o foco do analista se desloca da digitação para a interpretação estratégica, gerando relatórios mais rápidos e com menos margem de erro.
Agências e freelancers
Profissionais autônomos e agências B2B que oferecem soluções digitais usam agentes de IA para entregar mais valor com menos esforço operacional.
Por exemplo, ao construir um pipeline inteligente de ETL, um freelancer pode integrar o site do cliente a um CRM, categorizar automaticamente os leads recebidos e disparar relatórios semanais.
Isso permite escalar o atendimento, gerar resultados mensuráveis e justificar aumentos de ticket com base em entregas otimizadas por IA.
Tendências para o futuro dos agentes de ETL com IA
Tendências para o futuro dos agentes de ETL com IA
O uso de agentes de IA para ETL sem código tende a se expandir com o avanço dos modelos de linguagem e integrações mais robustas.
A seguir, exploramos algumas das principais tendências que prometem transformar ainda mais esse cenário:
Agentes com memória contextual longa
Com memória estendida, os agentes conseguem manter o contexto de interações anteriores, o que possibilita maior precisão nas decisões baseadas em histórico e uma personalização mais refinada nos fluxos de dados automatizados.
Integrações com LLMs especializados em dados tabulares
Modelos de linguagem treinados especificamente para lidar com estruturas tabulares — como o TabTransformer — tornam o processo de transformação e análise muito mais eficiente, permitindo interpretações mais profundas e automatizações mais inteligentes.
Interfaces conversacionais para criar e operar pipelines
A criação de pipelines de ETL pode se tornar ainda mais acessível com interfaces baseadas em linguagem natural, onde o usuário interage com um agente por meio de perguntas e comandos escritos ou falados, sem necessidade de lógica visual ou codificação.
Automação preditiva com base em histórico de operações
Ao analisar padrões históricos de execução dos pipelines, os agentes podem antecipar necessidades, otimizar tarefas recorrentes e até sugerir melhorias no fluxo de dados de forma autônoma.
Dá pra começar hoje com agentes de IA para ETL sem código
Dá pra começar hoje com agentes de IA para ETL sem código
Se você quer aprender como aplicar agentes de IA para ETL sem código no seu projeto, startup ou empresa, não precisa mais depender de desenvolvedores.
Com ferramentas acessíveis e formações práticas, é possível criar workflow ETL inteligente sem programação, escaláveis e que economizam recursos.
Você já tentou extrair informações de um site e se frustrou porque veio tudo bagunçado? Menus, anúncios, blocos de HTML sem sentido e muito retrabalho manual. Hoje eu te mostro como resolver isso em segundos, sem programar.
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A ferramenta é o Jina Reader, da Jina AI. Ele transforma páginas em conteúdo limpo e estruturado. Perfeito para alimentar IA (Inteligência Artificial), RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e automações no‑code.
Como funciona o Jina Reader?
O Jina Reader funciona como um web scraper inteligente, pronto para uso. Em vez de escrever código e lidar com HTML ruidoso, você fornece a URL. Ele retorna texto limpo em Markdown or JSON.
O segredo é o foco no conteúdo principal. Menus, rodapés e anúncios são ignorados automaticamente. Sobram títulos, parágrafos, listas e blocos relevantes (prontos para ingestão).
Há duas formas simples de uso. Você pode chamar a API com sua API Key. Ou usar o atalho adicionando r.jina.ai/ antes do link da página.
A plataforma da Jina AI também oferece outras soluções. Embeddings, Reranker, Deep Search, Classifier e Segmenter. Todas pensadas para pipelines de dados que alimentam modelos.
Como funciona na prática (testes reais)
Vamos a um teste com uma página conhecida. Pego um artigo de referência (como uma página da Wikipedia). Copiar e colar direto costuma trazer ruído e navegação desnecessária.
Com o Jina Reader o fluxo é direto. Eu insiro a URL, clico em Get Response e aguardo segundos. O retorno chega estruturado em Markdown, pronto para LLMs.
Também é possível abrir o resultado no navegador. Basta usar o padrão r.jina.ai/URL‑alvo. O conteúdo aparece limpo, sem precisar configurar nada.
Se preferir API, faça login e gere uma API Key. Há uma cota generosa de créditos gratuitos para testes. Dá para experimentar bastante antes de qualquer custo.
Casos avançados: documentação técnica (n8n e Lovable)
Agora imagina criar uma base de conhecimento real para RAG. Eu uso o Jina Reader para extrair a documentação do n8n. Depois coloco tudo em um fluxo automatizado.
O pipeline coleta a página índice e os links das seções. Em seguida extrai cada página individualmente. O resultado é normalizado e versionado no banco.
Eu gosto de salvar no Supabase (Postgres + Storage). Dali gero embeddings e indexo no meu vetor. Fica pronto para responder perguntas com contexto confiável.
Com a doc do Lovable faço algo similar. Primeiro pego o índice, depois as páginas filhas. Extraio, limpo e envio para o mesmo pipeline.
Esse processo cria um repositório consistente. Ótimo para agentes, chatbots e assistentes internos. Você consulta, cita fontes e evita alucinações.
Vantagens do Jina Reader: rapidez, simplicidade e custo zero
Tabela de Benefícios
Benefício
Descrição
Rapidez
Respostas em segundos, mesmo em páginas longas. Sem esperar por parsers complexos ou ajustes finos. Ideal para quem precisa validar ideias rapidamente.
Simplicidade
Zero código para começar. Cole a URL, obtenha Markdown/JSON e use no seu fluxo. Curva de aprendizado mínima.
Custo zero para começar
Há créditos gratuitos para uso inicial. Perfeito para POCs, pilotos e provas de valor. Você paga somente se escalar o volume.
Qualidade do texto
Estrutura preservada com precisão. Títulos, listas e blocos de código vêm limpos. Menos retrabalho antes da ingestão no seu RAG.
Flexibilidade
API, atalho r.jina.ai/ e exportações práticas. Funciona bem com n8n, Supabase e bancos vetoriais. Sem amarras a um único stack.
Encerrando
Se você precisava raspagem sem dor de cabeça, aqui está. O Jina Reader democratiza a extração para qualquer perfil. De um artigo isolado a um pipeline completo de documentação.
Se curtiu, comenta qual site você quer extrair primeiro. Posso trazer exemplos práticos no próximo conteúdo. E seguir construindo sua base para AI com dados de qualidade.
A engenharia de contexto tem se tornado uma disciplina central para o avanço da inteligência artificial, especialmente quando falamos sobre agentes autônomos, sistemas RAG (Retrieval‑Augmented Generation) e aplicações empresariais de IA.
Neste artigo, vamos explorar o que é engenharia de contexto, como aplicá-la de forma estratégica, quais ferramentas e metodologias estão em alta e por que ela é tão essencial na criação de agentes inteligentes que geram valor real.
O que é Engenharia de Contexto
O que é Engenharia de Contexto
THE engenharia de contexto é a prática de estruturar, organizar e fornecer informações contextuais relevantes para sistemas de inteligência artificial com o objetivo de aumentar a precisão, coesão e eficiência das respostas geradas.
Diferente do prompt engineering, que foca em como escrever instruções, a engenharia de contexto se preocupa com o que está por trás da instrução: os dados, os metadados, a memória contextual e a arquitetura do ambiente de execução.
Em um agente de IA moderno, o contexto é fundamental para garantir coerência entre as interações.
Por exemplo, um chatbot de atendimento não pode repetir informações ou contradizer-se ao longo de uma conversa. Isso exige uma base contextual robusta e bem estruturada.
Engenharia de Contexto na Prática: Como Funciona
Na prática, a engenharia de contexto funciona como um orquestrador de dados e memória. Ao invés de alimentar um modelo de linguagem com prompts genéricos, inserimos instruções enriquecidas com:
Memórias anteriores relevantes
Dados recuperados dinamicamente via RAG
Dados estruturados (planilhas, bancos de dados)
Meta Informações sobre o usuário ou o problema
Imagine um agente de IA responsável por gerar propostas comerciais. Se ele receber apenas a frase “crie uma proposta para cliente X”, provavelmente produzirá um texto genérico.
Agora, se utilizarmos engenharia de contexto e fornecemos dados sobre o cliente, serviços contratados, histórico de negociações, cases de sucesso e metas do trimestre, o mesmo prompt pode gerar um documento incrivelmente personalizado e eficaz.
RAG e Engenharia de Contexto Combinação Poderosa
RAG e Engenharia de Contexto: Combinação Poderosa
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que potencializa o desempenho de modelos de linguagem ao permitir a consulta de dados externos antes de gerar uma resposta.
Isso significa que, ao invés de depender apenas do que foi treinado no modelo, o sistema busca informações em fontes atualizadas e contextualizadas.
A engenharia de contexto entra como facilitadora dessa integração: organiza os documentos para consulta, define o que deve ser recuperado, como e quando, e garante que apenas dados relevantes sejam inseridos no contexto da geração.
Eles conseguem responder com exatidão, citando documentos, políticas internas e manuais atualizados, com base nas regras de contexto bem estabelecidas.
Engenharia de Contexto vs Prompt Engineering: Comparativo Estratégico
Embora frequentemente confundidas, essas duas disciplinas possuem papéis distintos e complementares.
Enquanto o prompt engineering atua na forma como a instrução é redigida, a engenharia de contexto cuida da preparação e organização dos dados que cercam essa instrução.
Prompt Engineering: Foco na linguagem e estrutura textual do comando. Ideal para ajustar a saída imediata do modelo.
Engenharia de Contexto: Foco no ambiente informacional. Ideal para escalabilidade, personalização e consistência a longo prazo.
Quando aplicadas juntas, formam uma base robusta para a criação de agentes autônomos verdadeiramente eficazes.
Principais Falhas de Contexto e Como Mitigá-las
Apesar de seu poder, a engenharia de contexto está sujeita a diversos problemas técnicos que podem comprometer o desempenho dos sistemas. Entre os principais, destacam-se:
Contaminação de Contexto
Ocorre quando o sistema recebe informações irrelevantes, redundantes ou contraditórias dentro do mesmo prompt ou contexto estendido, comprometendo a qualidade, precisão e utilidade da resposta gerada.
That contaminação pode surgir de documentos mal estruturados, fontes não confiáveis ou configurações de busca muito amplas em sistemas RAG.
Quando isso acontece, o modelo pode misturar instruções conflitantes, gerar respostas genéricas ou até mesmo incorretas, criando uma experiência inconsistente para o usuário.
Essa falha é especialmente crítica em ambientes sensíveis como jurídico, médico ou financeiro, onde o menor erro de interpretação contextual pode causar impactos reais consideráveis.
Mitigação: uso de filtros semânticos, embeddings refinados e curadoria ativa da base de dados.
Distração de Contexto
Acontece quando o agente de IA prioriza trechos superficiais ou pouco relevantes do contexto fornecido, deixando de considerar dados essenciais para uma resposta precisa e útil.
Essa falha pode surgir por má hierarquização dos dados contextuais, ausência de mecanismos de ponderação semântica ou até mesmo por excesso de informações acessórias que desviam o foco do modelo.
Um exemplo clássico ocorre quando um chatbot foca em dados genéricos sobre o perfil de um cliente e ignora detalhes cruciais como o histórico de compras ou preferências específicas.
Esse tipo de distração compromete diretamente a qualidade da resposta e reduz a eficácia da aplicação de IA em tarefas mais complexas.
Mitigação: estruturação hierárquica do contexto com pesos e prioridade, além de organização por tópicos-chave.
Confusão de Contexto
Refere-se a momentos em que múltiplos tópicos, tarefas ou intenções distintas são inseridos (conforme o estudo Multi‑Task Inference) em uma mesma entrada ou prompt, resultando em sobreposição de instruções que confundem o modelo.
Essa falha se manifesta, por exemplo, quando um agente recebe a solicitação: “gere uma proposta comercial e atualize o status do cliente no CRM”.
Ao não conseguir identificar prioridades, delimitações e hierarquia entre as tarefas, o modelo pode realizar apenas uma delas, misturar informações ou até falhar completamente.
Essa confusão impacta diretamente a confiabilidade do agente e pode ser agravada em pipelines de automação mais complexas, onde a separação clara de intenções é vital para a orquestração dos fluxos.
Mitigação: modularização do contexto e separação de fluxos de entrada para diferentes tarefas ou etapas.
Conflito de Contexto
Surge quando duas ou mais instruções, dados ou premissas inseridas no mesmo contexto apresentam contradições explícitas ou implícitas, forçando o modelo a tomar decisões sem critérios claros de prioridade.
Esse conflito pode ocorrer, por exemplo, quando um sistema recebe simultaneamente a informação de que um cliente tem direito a 10% de desconto e, em outro trecho, que não possui nenhum benefício ativo.
Essa ambiguidade leva o modelo a gerar saídas incoerentes, erráticas ou até mesmo a travar na execução de uma tarefa.
Em pipelines mais críticos, como automações financeiras ou diagnósticos médicos assistidos por IA, conflitos de contexto não resolvidos podem gerar consequências graves.
Portanto, a capacidade de detectar, resolver e evitar esses conflitos é essencial para garantir a confiabilidade e segurança de sistemas inteligentes.
Mitigação: validação automatizada de consistência lógica e uso de regras de precedência nos dados fornecidos.
Ferramentas para Engenharia de Contexto
Ferramentas para Engenharia de Contexto
A evolução das ferramentas no-code e low-code tem facilitado enormemente a aplicação da engenharia de contexto em cenários reais. Algumas das mais utilizadas incluem:
LangChain: Biblioteca especializada em criação de agentes e fluxos contextuais.
LlamaIndex: Ferramenta para indexação inteligente de dados e documentos.
Dify.ai: Plataforma que integra RAG, memória, workflows e interfaces.
make up (Integromat): Para automatizar recuperação e organização de dados contextuais.
n8n: Alternativa open-source para orquestração de fluxos contextuais.
O futuro aponta para uma convergência entre engenharia de contexto, memória de longo prazo e inteligência situacional.
Com a evolução dos LLMs (Large Language Models), espera-se que sistemas de IA passem a operar com capacidades quase humanas de manter e aplicar contextos duradouros.
Outro ponto emergente é a engenharia de contexto multimodal: integrar dados visuais, de voz, texto e sensores em uma só base contextual.
Isso abre espaço para agentes que operam em ambientes complexos como saúde, indústria e logística com um nível inédito de autonomia.
curso de ia com nocode
Dominando a Engenharia de Contexto para Criar Agentes Inteligentes
Dominar a engenharia de contexto é mais do que uma vantagem competitiva: é um requisito fundamental para construir agentes de IA que resolvem problemas reais, com eficiência e personalização.
Ao entender como estruturar, automatizar e recuperar contextos de forma inteligente, você expande radicalmente o que é possível criar com IA generativa.
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