Eu vou auditar e salvar sua base de código de IA ou LLM travada e colocá-la em produção

A maioria dos projetos de IA não falha no modelo. Eles falham nos dados, no escopo e em uma base de código que ninguém quer assumir.

Fundamos a Shispare em 2012 e já entregamos mais de 100 projetos. Eu faço auditoria em construções de IA e LLM que travaram e te digo claramente o que vale a pena manter.

O que você recebe:

- Uma leitura do repositório: arquitetura, pipeline de dados, design de prompt e recuperação, avaliação, custo por chamada, segurança.

- Um registro de riscos classificado pelo que vai quebrar primeiro em produção.

- Um veredicto de salvamento ou reconstrução com o raciocínio, não uma proposta de venda.

- Um roteiro com custos para uma versão funcional.

Eu vim de uma formação de gerente de produto, não de engenheiro, então a primeira pergunta que faço é onde o dinheiro está vazando no seu fluxo de trabalho, não qual modelo você escolheu. Muitas vezes a resposta honesta é que IA não é a ferramenta certa para o trabalho, e eu vou dizer isso antes que você gaste mais.

Clientes típicos: um proof of concept que não vai sobreviver a usuários reais, uma entrega para uma agência que você não consegue entender, um pipeline RAG que retorna nonsense confiante, ou uma funcionalidade de IA que custa mais por chamada do que ganha.

Me envie uma mensagem com o tamanho do repositório, a stack e o que está dando errado. Se eu não for a pessoa certa, também vou te falar.