eu vou construir um backend FastAPI com pipeline rag e integração de agente IA LLM

Eu crio backends em Python/FastAPI que colocam os LLMs para trabalharem no seu produto. Na Turing, eu construí serviços de backend, sistemas agentísticos e pipelines RAG, usei engenharia de prompts para melhorar a precisão do modelo e conectei provedores de LLM a frontends em React via APIs REST. Também configurei CI/CD e padrões de teste para recursos de IA em produção. Hoje eu monto ambientes que avaliam agentes de IA de fronteira, então me preocupo com a confiabilidade e a testabilidade dos agentes, não apenas com demonstrações.

Eu posso construir:

- backends FastAPI REST com estrutura limpa e documentação OpenAPI

- pipelines RAG: “converse com seus documentos” e busca em knowledge base

- agentes IA com ferramentas e fluxos de trabalho em várias etapas

- integração de LLM (OpenAI, Anthropic e outros) na sua app existente

- empacotamento em Docker, testes e CI/CD para que tudo seja enviado com segurança

Você recebe o código fonte completo, configuração de Docker e documentação. Por favor, me mande uma mensagem primeiro com seu caso de uso, que eu sugiro a solução mais simples que funciona.