Vou desenvolver pipeline rag, app de langchain llm e banco de dados vetorial

A maioria dos projetos de IA nunca sai do estágio de demonstração, não porque a ideia seja ruim, mas porque a arquitetura estava errada desde o começo.

Modelo errado. Estratégia de recuperação errada. Banco de dados vetorial errado. O resultado: alucinações, custos explosivos de API e um PoC que não consegue sobreviver a usuários reais.

Eu resolvo isso.

Eu projeto e construo arquiteturas de LLM de nível de produção, feitas para escalar, começando pelo seu caso de uso e trabalhando para trás até a pilha certa.

RAG vs. Fine-tuning vs. AI Agents: eu te digo exatamente o que construir

Seleção de modelo: OpenAI vs. Anthropic vs. Llama com análise de custo vs. desempenho

Arquitetura de banco de dados vetorial: Pinecone, Weaviate, FAISS

Diretrizes para evitar alucinações + pipelines de avaliação

MLOps & blueprint de implantação de produção

Otimização de custos: pare de pagar por tokens que você não precisa

Baseado em mais de 20 anos de experiência em arquitetura empresarial em IIoT, HealthTech e plataformas de IA.

3 pacotes:

Signal: auditoria de arquitetura + documento de seleção de modelo

Inference: construção completa do pipeline RAG + integração

Command: sistema completo de LLM, MLOps, avaliações + otimização de custos

Me envie uma mensagem antes de pedir, vamos garantir que somos a combinação certa.