Vou construir apps de produção com LLM usando agentes LangGraph, pipelines de Rag e avaliações

Aplicações de LLM projetadas para produção: pipelines RAG e agentes LangGraph com avaliações, guardrails e monitoramento, para equipes cujo protótipo funciona em uma demonstração, mas não de forma estável com usuários reais. O que isso cobre • Revisão do seu sistema atual de LLM, RAG ou agente, com uma lista escrita de casos de falha • Conjuntos de dados de avaliação e testes automatizados para precisão das respostas, qualidade de recuperação e chamadas de ferramentas • Nova construção ou reconstrução com LangGraph, LangChain ou LlamaIndex, saídas estruturadas e fallback • Guardrails, ajuste de custo e latência, caching e roteamento de modelos • Rastreio e dashboards (LangSmith, Langfuse ou OpenTelemetry) Como funciona 1) Acesso ao código e a uma amostra de consultas reais 2) Medição de linha de base, e então cada alteração medida em relação a ela 3) Relatório, código mesclado e uma chamada de entrega/treinamento Contexto Pesquisador de machine learning focado em IA confiável (calibração e análise de falhas). Vendedor Top Rated e Fiverr Pro em IA e desenvolvimento de software, com mais de 100 pedidos concluídos desde 2022. Envie-me uma mensagem com uma descrição rápida do seu sistema e o que está dando errado antes de fazer o pedido.