Eu vou engenhar sistemas multiagente LLM com pipelines RAG e avaliações

Transformar um LLM em um produto funcional falha na qualidade de recuperação, confiabilidade do agente e alucinações, não no prompt. É isso que eu conserto.

Eu construo sistemas de produção com múltiplos agentes LLM combinando RAG, agentes especializados e camadas de verificação determinísticas para uma saída precisa e explicável.

O QUE EU CONSTRUO

Pipeline RAG de ponta a ponta (injeção, embeddings, busca vetorial, geração fundamentada)

Sistemas multiagente com agentes coordenados, não um prompt sobrecarregado

Camadas de verificação anti-alucinação

Estruturas de avaliação precisão/recall, pontuação de fidelidade, testes de regressão

Backends FastAPI, prontos para implantação

EXPERIÊNCIA

Criei uma plataforma de validação de documentos de conformidade (5 agentes LLM, verificação de regras) e um sistema de correspondência CV-para-JD, ambos entregues para clientes reais. Também ajustei Whisper/Wav2Vec2 para um programa de P&D de defesa.

STACK: LangGraph, LangChain, Hugging Face, PyTorch, FastAPI, bancos de dados vetoriais, Docker.

Me envie sua necessidade primeiro, assim te digo honestamente se essa abordagem é adequada.