Desenvolvimento de aplicações LLM e agentes de IA: RAG, ferramentas, guardrails

Eu crio aplicações LLM funcionais e agentes de IA que entregam valor comercial, não belas demonstrações que quebram na primeira utilização ao vivo. No LangChain e LlamaIndex, eu construo geração aumentada por recuperação sobre seus documentos, para que o modelo responda a partir da sua base de conhecimento em vez de inventar fatos. Eu conecto isso aos seus sistemas através de agentes com ferramentas: consultas a bancos de dados, chamadas de API, busca em catálogos ou acionamento de processos de negócios, tudo dentro de limites claros que você controla.

Minha principal prioridade é a confiabilidade. Cada projeto recebe um conjunto de verificações de qualidade automatizadas em suas perguntas reais e guardrails que capturam injeção de prompt, solicitações fora do tópico e fatos fabricados antes que cheguem aos usuários. Eu ajusto chunking, embeddings e parâmetros de busca até que as respostas sejam fundamentadas, e adiciono rastreamento para decisões de agentes. O trabalho começa com uma breve chamada, depois um protótipo funcional e a sua produção com testes e documentação.

— RAG sobre seus documentos com atribuição de fonte
— Agentes com ferramentas e cenários de múltiplas etapas
— Avaliação de qualidade, guardrails e proteção contra injeção
— Integração com seu banco de dados, APIs e serviços