POC bonito é fácil. Sistema de IA generativa que aguenta tráfego real, mantém custo previsível e tem qualidade auditável é outra história. É nessa segunda parte que entro.
O time já provou valor com um POC mas não sabe como escalar pra produção sem estourar custo de inferência, e nenhum engenheiro do squad tem experiência com pipelines RAG sob tráfego real.
Uma pipeline RAG ingênua retorna contexto errado, e ninguém tem clareza se o problema é o chunking, a função de embedding, o reranking ou o prompt. Cada um aposta numa hipótese diferente, e o time gira em volta sem evidência.
O C-level cobrou "vamos usar IA" e o board quer um plano técnico defensável, não slide bonito. Você precisa de alguém que tenha colocado GenAI em produção e saiba descer pro detalhe quando o CFO perguntar quanto vai custar.
O produto vai colocar LLM no caminho crítico do cliente, e qualidade precisa virar métrica auditável antes do go-live, não depois do incidente.
Entregas técnicas concretas, não slides genéricos sobre o futuro da IA
Auditoria da arquitetura existente: pipeline atual, escolha de modelo, vector store, prompts, custo por requisição, métricas em produção. Saio com plano priorizado de remediação.
Ingestão, chunking, embedding, retrieval, reranking e geração. Implementação no repositório do cliente, com testes e documentação. Stack adaptada ao que o time já opera.
Matriz custo, latência, qualidade e requisitos de privacidade pra cada caso de uso. OpenAI, Claude, Gemini, open-source via Bedrock ou Vertex. Decisão defensável, não preferência pessoal.
Golden datasets, métricas de retrieval (recall@k, MRR), métricas de geração (faithfulness, relevance). Pipeline de eval que roda em CI antes de cada deploy.
Logging estruturado de prompt e contexto, observabilidade de custo por tenant, guardrails de entrada e saída, controle de PII e auditoria pra LGPD.
Revisão da pipeline atual e do código de prompt, pareamento com o time pra elevar o nível interno, padrões de prompt engineering documentados pra escalar sem mim.
Padrões que já entreguei em produção ou que aparecem com mais frequência na fila
O primeiro passo é uma conversa de 30 minutos sem custo. Entendo o problema concreto, as restrições de stack, prazo e orçamento, e digo logo se faz sentido seguir ou se você precisa de outro tipo de profissional.
Se faz sentido, mando proposta com escopo, prazo e valor em até 48 horas. Engajamento por projeto fechado, entre duas e doze semanas, ou pacote mensal de horas pra acompanhamento contínuo.
Trabalho remoto, no repositório do cliente, com comunicação no canal que o time já usa (Slack, Discord, Teams). Entregas com documentação técnica e handoff pro time interno, porque o objetivo é o cliente sair menos dependente, não mais.
As que mais aparecem no primeiro contato
Os dois. A escolha vem de uma matriz custo, latência, qualidade e requisitos de privacidade. Quando faz sentido, monto a pipeline com modelos open-source hospedados via Bedrock ou Vertex; quando o tradeoff favorece, OpenAI, Claude ou Gemini direto. Não tenho preferência ideológica de fornecedor.
Com golden datasets representativos do caso de uso, métricas de retrieval (recall@k, MRR) e métricas de geração (faithfulness, relevance, completeness). Em produção, observabilidade de prompt, contexto, custo e latência por requisição. Sem isso, qualidade vira opinião.
Reduz, não elimina. RAG fornece contexto factual ao modelo, mas alucinação também pode vir de prompt mal escrito, contexto irrelevante recuperado ou modelo extrapolando. O que controla isso é avaliação automática, guardrails e prompt engineering disciplinado, não só RAG.
Depende do estágio. Se o time nunca rodou GenAI em produção, faz sentido um POC enxuto pra validar premissa de negócio antes de gastar com arquitetura escalável. Se a validação já existe, partimos direto pra implementação produtiva com pipeline avaliável.
Depende de volume de requisições, tamanho do índice vetorial, escolha de modelo e SLA. Pra dimensionar, faço estimativa por requisição (tokens de prompt, tokens de output, custo de embedding e custo de vector store) e projeto pro volume esperado. Isso entra no diagnóstico inicial.
30 minutos sem custo. Saio com leitura técnica honesta do que tá funcionando, do que tá quebrado e do que vale priorizar.
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