Tese Técnica &
Stack de IA.
Não é apenas sobre prompts, é sobre engenharia, avaliação e infraestrutura. Construo sistemas onde a inteligência artificial é um componente determinístico e escalável, não uma caixa preta imprevisível.
Stack Principal
ECOSSISTEMA 2024Large Language Models
Orquestração de modelos de ponta para aplicações específicas, focando em performance e raciocínio complexo.
Vetores & Contexto
Gerenciamento de memória de longo prazo e busca semântica eficiente.
Orquestração & RAG
LangChain e LlamaIndex para criação de fluxos de dados dinâmicos e recuperação aumentada por geração.
Dados & Fluxos
Na Cogna: GCP, Pub/Sub, BigQuery, Kafka e Insider. Em projetos próprios: APIs, filas e bancos relacionais — ingestão e fluxos em produção.
Observabilidade
Tracking de performance, custos e qualidade de outputs gerados.
Metodologia de Desenvolvimento
1. Validação de Problema
Antes de IA, existe um problema real? Validação de que o uso de LLMs não é apenas hype, mas a solução técnica mais viável.
2. Prompt Engineering Iterativo
Ciclos rápidos de testes com prompts estruturados, uso de few-shot learning e técnicas avançadas como Chain-of-Thought.
3. Arquitetura RAG Defensiva
Implementação de guardrails, validação de contexto e fallback strategies para evitar alucinações em produção.
4. Avaliação Contínua
Uso de datasets de avaliação customizados, métricas de qualidade e testes A/B em produção.
Casos de Uso Técnicos
APLICAÇÕES REAISSistemas RAG em Produção
Construção de assistentes inteligentes que consultam bases de conhecimento corporativo, documentação técnica e políticas internas com citação de fontes e auditoria completa.
Estratégias híbridas de divisão semântica e fixed-size com overlap inteligente
Busca vetorial + filtros estruturados com re-ranking cross-encoder
Precision@k, recall, testes de regressão em CI/CD
Orquestração de Agentes
Design de sistemas multi-agente com decomposição de tarefas, controle de custos e observabilidade end-to-end. Agentes especializados trabalhando em coordenação para resolver problemas complexos.
- check_circleDecomposição em papéis especializados (coordenador, executor, verificador)
- check_circleFerramentas com permissão mínima e timeout/rate limiting
- check_circleDetecção de loops infinitos e circuit breakers
Engenharia de Prompt Avançada
Técnicas estruturadas para maximizar qualidade, reduzir custos e garantir consistência sem fine-tuning. De zero-shot a chain-of-thought, com testes automatizados.
- • Few-shot learning com exemplos curados
- • Chain-of-thought para raciocínio complexo
- • Self-consistency e múltiplas amostras
- • Role prompting e system messages
- • Datasets de avaliação customizados
- • LLM-as-judge com rubricas claras
- • Testes de regressão em CI/CD
- • A/B testing em produção
Fine-tuning & Adapters
Quando prompt engineering não basta: especialização de modelos com LoRA/QLoRA para tarefas específicas, redução de custos e melhoria de performance em domínios nichados.
Quando considerar: Você tem +1000 exemplos rotulados de qualidade, custos de inferência com prompts grandes estão insustentáveis, ou formato/tom precisa ser altamente consistente.
Abordagem: Começar com LoRA antes de full fine-tuning, manter dataset de avaliação fixo, e sempre A/B test contra baseline.
Princípios de Produção
Segurança & Privacidade
- • Isolamento multi-tenant no banco vetorial
- • Input sanitization e output filtering
- • Audit logs de acessos a documentos
- • Compliance com LGPD e regulações setoriais
Performance & Latência
- • Embeddings menores (384d vs 1536d) quando possível
- • Cache inteligente de queries e embeddings
- • Streaming de respostas para UX
- • Busca vetorial otimizada (HNSW, ANN)
Gestão de Custos
- • Modelos menores para tarefas auxiliares
- • Batch processing de embeddings
- • Monitoramento de custo por query
- • ROI claro antes de fine-tuning
Debugging & Observabilidade
- • Traces completos com trace IDs
- • Logs estruturados em toda pipeline
- • Dashboards de latência, custo e taxa de erro
- • Replay de traces para debugging
Pronto para construir algo robusto?
Se você busca implementar IA com rigor técnico e foco em resultado real, vamos conversar.