Vou construir um backend de produção em Python com fastapi ou django

A maioria das funcionalidades de IA falha em produção porque o backend ao redor delas não foi criado para lidar com tráfego real, solicitações simultâneas ou escalabilidade. Eu construo a camada de backend em Python que suporta seu produto muito depois de a demonstração funcionar.

Usando FastAPI ou Django, dependendo da sua stack, configuro APIs REST ou GraphQL, modelos de dados PostgreSQL, cache Redis e workers de background Celery para tudo que não deve bloquear uma solicitação. A implantação é Dockerizada e enviada para AWS com um pipeline CI/CD simples.

O objetivo é um backend que seja entediante de uma forma positiva: previsível, observável e fácil para outro engenheiro pegar. Se você estiver integrando funcionalidades de LLM, estruturo a arquitetura para que essas chamadas não se tornem um gargalo ou um ponto único de falha.

Vou perguntar sobre sua stack atual, carga esperada e pontos de integração antes de escrever o código, para que o escopo corresponda ao que você realmente precisa.