Consultoria em IA Generativa e Pipelines RAG
Implementação de LLMs, embeddings e RAG em produção, com foco em custo, latência e qualidade mensurável
POC bonito é fácil. Sistema de IA generativa que aguenta tráfego real, mantém custo previsível e tem qualidade auditável é outra história. É nessa segunda parte que entro.
Quando contratar consultoria em GenAI
O time já provou valor com um POC mas não sabe como escalar pra produção sem estourar custo de inferência, e nenhum engenheiro do squad tem experiência com pipelines RAG sob tráfego real.
Uma pipeline RAG ingênua retorna contexto errado, e ninguém tem clareza se o problema é o chunking, a função de embedding, o reranking ou o prompt. Cada um aposta numa hipótese diferente, e o time gira em volta sem evidência.
O C-level cobrou "vamos usar IA" e o board quer um plano técnico defensável, não slide bonito. Você precisa de alguém que tenha colocado GenAI em produção e saiba descer pro detalhe quando o CFO perguntar quanto vai custar.
O produto vai colocar LLM no caminho crítico do cliente, e qualidade precisa virar métrica auditável antes do go-live, não depois do incidente.
O que entrego
Entregas técnicas concretas, não slides genéricos sobre o futuro da IA
Diagnóstico técnico
Auditoria da arquitetura existente: pipeline atual, escolha de modelo, vector store, prompts, custo por requisição, métricas em produção. Saio com plano priorizado de remediação.
Pipeline RAG end-to-end
Ingestão, chunking, embedding, retrieval, reranking e geração. Implementação no repositório do cliente, com testes e documentação. Stack adaptada ao que o time já opera.
Escolha de modelo
Matriz custo, latência, qualidade e requisitos de privacidade pra cada caso de uso. OpenAI, Claude, Gemini, open-source via Bedrock ou Vertex. Decisão defensável, não preferência pessoal.
Avaliação automática
Golden datasets, métricas de retrieval (recall@k, MRR), métricas de geração (faithfulness, relevance). Pipeline de eval que roda em CI antes de cada deploy.
Governança e guardrails
Logging estruturado de prompt e contexto, observabilidade de custo por tenant, guardrails de entrada e saída, controle de PII e auditoria pra LGPD.
Code review e mentoria do squad
Revisão da pipeline atual e do código de prompt, pareamento com o time pra elevar o nível interno, padrões de prompt engineering documentados pra escalar sem mim.
Casos típicos
Padrões que já entreguei em produção ou que aparecem com mais frequência na fila
RAG sobre documentação interna
Copilot operacional
Geração de conteúdo estruturado
Agents e orquestração
Como funciona
O primeiro passo é uma conversa de 30 minutos sem custo. Entendo o problema concreto, as restrições de stack, prazo e orçamento, e digo logo se faz sentido seguir ou se você precisa de outro tipo de profissional.
Se faz sentido, mando proposta com escopo, prazo e valor em até 48 horas. Engajamento por projeto fechado, entre duas e doze semanas, ou pacote mensal de horas pra acompanhamento contínuo.
Trabalho remoto, no repositório do cliente, com comunicação no canal que o time já usa (Slack, Discord, Teams). Entregas com documentação técnica e handoff pro time interno, porque o objetivo é o cliente sair menos dependente, não mais.
Perguntas frequentes
As que mais aparecem no primeiro contato
Trabalha com LLMs open-source ou só com modelos comerciais?
Os dois. A escolha vem de uma matriz custo, latência, qualidade e requisitos de privacidade. Quando faz sentido, monto a pipeline com modelos open-source hospedados via Bedrock ou Vertex; quando o tradeoff favorece, OpenAI, Claude ou Gemini direto. Não tenho preferência ideológica de fornecedor.
Como se mede a qualidade de uma resposta de LLM em produção?
Com golden datasets representativos do caso de uso, métricas de retrieval (recall@k, MRR) e métricas de geração (faithfulness, relevance, completeness). Em produção, observabilidade de prompt, contexto, custo e latência por requisição. Sem isso, qualidade vira opinião.
RAG resolve alucinação?
Reduz, não elimina. RAG fornece contexto factual ao modelo, mas alucinação também pode vir de prompt mal escrito, contexto irrelevante recuperado ou modelo extrapolando. O que controla isso é avaliação automática, guardrails e prompt engineering disciplinado, não só RAG.
Posso começar com um POC ou já vou direto pra produção?
Depende do estágio. Se o time nunca rodou GenAI em produção, faz sentido um POC enxuto pra validar premissa de negócio antes de gastar com arquitetura escalável. Se a validação já existe, partimos direto pra implementação produtiva com pipeline avaliável.
Quanto custa de infra rodar um RAG em produção?
Depende de volume de requisições, tamanho do índice vetorial, escolha de modelo e SLA. Pra dimensionar, faço estimativa por requisição (tokens de prompt, tokens de output, custo de embedding e custo de vector store) e projeto pro volume esperado. Isso entra no diagnóstico inicial.
Quer um diagnóstico técnico do seu pipeline de IA?
30 minutos sem custo. Saio com leitura técnica honesta do que tá funcionando, do que tá quebrado e do que vale priorizar.
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