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Artigos técnicos reais sobre RAG, agentes, avaliação de modelos e decisões de arquitetura em IA aplicada.

Por que RAG em produção é mais difícil do que parece

Chunking, latência, custo e avaliação: o que muda quando você sai do notebook e entra em ambiente corporativo com SLAs e dados sujos.

Padrões para decompor tarefas, limitar escopo e observar fluxos multi-etapa sem transformar o produto em um teatro de prompts.

Além dos benchmarks genéricos: como definir sucesso em um caso de uso específico, medir regressão e envolver o negócio.

Critérios de custo, volume de dados, latência e manutenção para decidir entre iterar prompts, RAG ou treinar/adaptar um modelo.

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