Ajudo empresas a colocar sistemas RAG confiáveis em produção.
Qualidade da busca, controle de alucinação, ranking, observabilidade e arquitetura de deploy pra assistentes internos de IA, busca corporativa, automação de suporte e workflows com LLM em produção.
Prefere escrever? Mande o seu escopo →
A maioria dos sistemas RAG falha porque a busca é tratada como item de checklist.
Banco vetorial não deixa LLM nenhum confiável sozinho. RAG em produção exige decisões pensadas em ingestão, chunking, embeddings, ranking, montagem do prompt, plano B e avaliação.
O sistema acha alguma coisa, mas não a coisa certa.
Similaridade top-k não basta quando o acervo tem políticas que se sobrepõem, PDF desatualizado, página de produto duplicada ou artigo de suporte quase idêntico.
Os chunks foram pensados pra armazenar, não pra responder bem.
Tamanho arbitrário quebra o contexto, corta procedimentos no meio, esconde metadados e obriga o modelo a adivinhar relações que a camada de busca deveria preservar.
O LLM consegue responder passando por cima da busca.
Se o sistema pode responder com o que o modelo já sabe quando a busca volta fraca, a alucinação vira comportamento do produto, e não exceção.
Não existe ciclo de medição.
Sem perguntas de referência, traces da busca, sinais de confiança, log de falhas e avaliação das respostas, o time discute com base em caso isolado em vez de melhorar o sistema.
Os modos de falha costumam ser de arquitetura.
Usar um único índice vetorial pra conteúdos com atualização, risco e padrão de consulta diferentes.
Gerar embeddings de documento cru, sem padronização, sem normalizar metadados e sem controlar conteúdo vencido.
Escolher modelo de embedding só pelo preço, em vez de medir a precisão da busca com consultas representativas.
Ignorar busca híbrida, filtro por metadados, reranking ou reescrita da consulta quando o acervo pede.
Despejar os chunks encontrados no prompt sem orçamento de contexto, ordem de fontes ou tratamento de conflito.
Colocar no ar sem observabilidade da busca, escalonamento pra humano, teste de regressão ou ciclo de feedback pras perguntas sem resposta.
Trabalho nas partes do RAG que decidem se as pessoas confiam no sistema.
Estratégia de busca
Roteamento de consultas, índices separados, busca híbrida, filtro por metadados, controle de atualização e padrões de busca alinhados ao jeito que as pessoas perguntam de verdade.
Estratégia de chunking
Chunking que respeita o documento, preservando procedimentos, relações entre produtos, títulos, escopo das políticas, metadados de origem e unidades de conhecimento que respondem alguma coisa.
Decisões de embedding
Escolha do modelo de embedding, trade-offs de dimensão, cuidados com vários idiomas, controle de custo e avaliação com consultas reais antes de colocar no ar.
Arquitetura do banco vetorial
Desenho dos índices, namespaces, schema de metadados, pipelines de atualização, comportamento na exclusão, plano de refazer embeddings e trade-offs entre fornecedores.
Ranking e reranking
Integração de reranker, limites de score, diversidade de resultados, detecção de conflito e regras de ordem que favorecem resposta embasada.
Otimização de contexto
Montagem do prompt, compressão de contexto, estratégia de citação de fontes, orçamento de tokens, roteamento de modelos e regras pra recusar ou escalar.
Prevenção de alucinação
Regras de embasamento, busca obrigatória, validação da resposta, limites de confiança, plano B seguro e escalonamento pra humano nas consultas de risco.
Observabilidade e avaliação
Log da busca, inspeção de traces, conjuntos de referência, nota de qualidade, ciclo das perguntas sem resposta e teste de regressão pra mudanças de prompt, modelo ou acervo.
Estratégia de deploy em produção
Orçamento de latência, modelagem de custo, cache, tratamento de rate limit, plano de lançamento, monitoramento, runbooks e documentação que o seu time consiga manter.
Formatos pra times construindo ou resgatando RAG em produção.
Trabalho com times que já sabem que RAG importa e precisam da arquitetura pra ele ser confiável.
Revisão de Arquitetura RAG
Revisão estruturada do pipeline de busca, do desenho do banco vetorial, dos prompts, dos modos de falha e da observabilidade. Você recebe um diagnóstico escrito e um plano de correção priorizado.
- ->Revisão da arquitetura de busca e do banco vetorial
- ->Avaliação de chunking, embeddings e ranking
- ->Análise de risco de alucinação e de plano B
- ->Relatório escrito com correções priorizadas
Desenho de Sistema RAG pra Empresas
Arquitetura pra um novo assistente interno, camada de busca corporativa, automação de suporte ou sistema de conhecimento, antes que a implementação cristalize premissas erradas.
- ->Arquitetura de referência e fluxo de dados
- ->Desenho de índices, metadados e ingestão
- ->Plano de avaliação e critérios de aceite
- ->Lista de implementação pro seu time
Resgate de Sistema RAG
Pra sistemas que já devolvem resposta irrelevante, alucinam, dão timeout ou perderam a confiança do time. Isolo as causas e estabilizo o caminho da busca.
- ->Diagnóstico dos modos de falha
- ->Recomendações imediatas de estabilização
- ->Plano de correção da busca e dos prompts
- ->Implementação mão na massa, se você quiser
Consultoria Fracionada em Arquitetura de LLM
Orientação sênior contínua pra times entregando RAG e sistemas com LLM: decisões de arquitetura, avaliação de modelos e fornecedores, revisões de desenho e checagem de prontidão pra produção.
- ->Orientação semanal de arquitetura
- ->Revisão assíncrona de decisões técnicas
- ->Apoio nos trade-offs de fornecedores e modelos
- ->Revisões de prontidão pra produção
Uma revisão tem que terminar em decisões.
O objetivo é descobrir por que o sistema está falhando, o que precisa mudar e o que vem primeiro. Isso quer dizer olhar o caminho dos dados, e não só o prompt.
Mapa do acervo e do caso de uso
Mapeamos documentos, fontes de dados, frequência de atualização, nível de risco, o que as pessoas querem saber e que tipo de resposta o sistema deve dar ou recusar.
Análise dos traces de busca
Inspeciono consultas reais, os chunks encontrados, scores, filtros, reranking, montagem do prompt e os casos em que o modelo respondeu sem evidência suficiente.
Recomendações de arquitetura
Você recebe decisões concretas sobre chunking, embeddings, índices, metadados, ranking, observabilidade, plano B e estratégia de deploy.
Plano de implementação
O resultado é um plano priorizado que o seu time consegue executar: correções imediatas, refatorações maiores, critérios de avaliação e requisitos pra produção.
Construo RAG onde resposta errada tem consequência.
Meu trabalho com RAG vem de sistemas em produção: orientação sobre produto regulado, consulta de pedidos no WooCommerce, escalonamento pro HelpScout, busca no Pinecone, registro das perguntas sem resposta e passagem pra operação.
Trabalhos e textos relacionados
“Dizer que o Paulo é um excelente desenvolvedor, que entende tudo de WordPress e de servidores, que é competente e dedicado, não basta. A virtude que, na minha opinião, o torna indispensável em qualquer equipe é a capacidade de prever os riscos de um projeto e resolvê-los antes, evitando muitas dores de cabeça.”
“O Paulo sempre encontra a solução dos problemas de um jeito impressionante. Ele é daquelas pessoas movidas por desafios e por superar obstáculos, características que eu admiro.”
O que as empresas realmente perguntam sobre consultoria em RAG.
O que faz um consultor de sistemas RAG?
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Um consultor de sistemas RAG revisa e desenha a camada de busca por trás de aplicações com LLM: ingestão, chunking, embeddings, arquitetura do banco vetorial, ranking, montagem do prompt, avaliação, observabilidade e deploy em produção. O objetivo é que as respostas sejam precisas, rastreáveis e confiáveis no uso de verdade.
Quando vale chamar um consultor de RAG?
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Quando o seu assistente interno, a busca corporativa ou o bot de suporte devolve resposta irrelevante, alucina, não cita fonte com segurança, só funciona bem em demo ou não tem medição nenhuma da qualidade da busca. Quanto antes a arquitetura for revisada, mais barata sai a correção.
Você trabalha com bancos vetoriais que já existem?
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Sim. Reviso sistemas em Pinecone, Weaviate, Qdrant, Chroma, pgvector, busca híbrida com Elasticsearch/OpenSearch ou camadas de busca gerenciadas por fornecedor. A pergunta que importa é se o desenho de índices, metadados, atualização e busca combina com o acervo e com o caso de uso.
Dá pra reduzir alucinação num sistema RAG?
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Dá, mas normalmente isso pede regras de busca mais firmes, chunking melhor, montagem de prompt que respeita as fontes, validação da resposta, limites de confiança, caminhos de recusa e dados de avaliação que pegam a regressão antes do usuário.
Você implementa ou só orienta?
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Os dois. Alguns projetos são revisões de arquitetura com um plano de correção escrito. Outros incluem implementação mão na massa, como refazer a ingestão, mudar o chunking, adicionar reranking, melhorar prompts ou montar observabilidade e avaliação.
O que diferencia RAG corporativo de um chatbot simples?
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RAG corporativo tem exigências bem mais duras de permissão, atualização das fontes, documentos conflitantes, auditoria, latência, governança de dados, avaliação e escalonamento. Um chatbot simples impressiona com um FAQ pequeno. Um sistema de conhecimento corporativo precisa continuar certo enquanto conteúdo, times, políticas e o comportamento das pessoas mudam.
Quanto tempo leva uma revisão de arquitetura RAG?
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Uma revisão focada costuma levar de uma a duas semanas depois que o acesso sai. Sistemas maiores, com várias fontes de dados, camadas de permissão ou tráfego de produção, podem pedir uma avaliação mais ampla ou consultoria contínua.
Se o seu RAG não é confiável, conserte a arquitetura primeiro.
Me mande o padrão de falha de hoje: busca ruim, alucinação, resposta irrelevante, pouca confiança, citação fraca, latência, custo ou um assistente interno que não deu certo. Eu digo o que preciso revisar e como seria um projeto útil.
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Você fala direto comigo. Sem time de vendas, sem roteiro genérico de descoberta de IA.