Ajudo empresas a construir sistemas RAG confiáveis em produção.
Qualidade de recuperação, controle de alucinações, ranking, observabilidade e arquitetura de deploy para assistentes internos de IA, busca enterprise, automação de suporte e workflows LLM em produção.
A maioria dos sistemas RAG falha porque recuperação é tratada como checklist.
Um banco vetorial não torna um LLM confiável. RAG em produção exige decisões deliberadas em ingestão, chunking, embeddings, ranking, montagem de prompt, fallback e avaliação.
O sistema recupera alguma coisa, mas não a coisa certa.
Similaridade top-k não basta quando o corpus tem políticas sobrepostas, PDFs desatualizados, páginas duplicadas de produto ou artigos de suporte quase idênticos.
Chunks são otimizados para armazenamento, não para qualidade da resposta.
Tamanhos arbitrários quebram contexto, dividem procedimentos, escondem metadados e forçam o modelo a inferir relações que a camada de recuperação deveria preservar.
O LLM pode responder desviando da camada de recuperação.
Se o sistema pode responder com conhecimento paramétrico quando a recuperação é fraca, alucinação vira comportamento do produto em vez de exceção.
Não existe loop de medição.
Sem perguntas de referência, traces de recuperação, sinais de confiança, logs de falha e avaliação de respostas, equipes discutem por anedota em vez de melhorar o sistema.
Os modos de falha normalmente são arquiteturais.
Usar um único índice vetorial para conteúdo com frescor, risco e padrões de consulta diferentes.
Gerar embeddings de documentos crus sem canonicalização, normalização de metadados ou controle de conteúdo obsoleto.
Escolher modelos de embedding apenas por preço em vez de acurácia de recuperação em queries representativas.
Ignorar busca híbrida, filtros por metadados, reranking ou reescrita de query quando o corpus exige.
Jogar chunks recuperados no prompt sem orçamento de contexto, ordenação de fontes ou tratamento de conflitos.
Deployar sem observabilidade de recuperação, escalonamento humano, testes de regressão ou feedback loop para desconhecidos.
Trabalho nas partes do RAG que decidem se usuários confiam no sistema.
Estratégia de recuperação
Roteamento de queries, separação de índices, recuperação híbrida, filtros por metadados, controle de frescor e padrões de busca alinhados a como usuários perguntam de verdade.
Estratégia de chunking
Chunking consciente do documento, preservando procedimentos, relações entre produtos, headings, escopo de políticas, metadados de fonte e unidades de conhecimento respondíveis.
Decisões de embedding
Seleção de modelo de embedding, trade-offs de dimensão, considerações multilíngues, controle de custo e avaliação contra queries reais antes do rollout.
Arquitetura de banco vetorial
Design de índices, namespaces, schema de metadados, pipelines de atualização, comportamento de deleção, planos de re-embedding e trade-offs de fornecedores.
Ranking e reranking
Integração de reranker, thresholds de score, diversificação de resultados, detecção de conflitos e regras de ordenação que favorecem respostas fundamentadas.
Otimização de contexto
Montagem de prompt, compressão de contexto, estratégia de citação de fontes, orçamento de tokens, roteamento de modelos e regras para recusar ou escalar.
Prevencao de alucinações
Regras de grounding, caminhos obrigatórios de recuperação, validação de resposta, thresholds de confiança, fallback seguro e escalonamento humano para queries de risco.
Observabilidade e avaliação
Logs de recuperação, inspeção de traces, datasets de referência, scoring de qualidade, loops de perguntas não respondidas e testes de regressão para mudanças em prompt, modelo ou corpus.
Estratégia de deploy em produção
Orçamento de latência, modelagem de custo, cache, tratamento de rate limit, plano de rollout, monitoramento, runbooks e documentação que sua equipe consiga manter.
Formatos para equipes construindo ou resgatando RAG em produção.
Trabalho com equipes que já sabem que RAG importa e precisam da arquitetura para tornar isso confiável.
Review de Arquitetura RAG
Revisão estruturada do pipeline de recuperação, design do banco vetorial, prompts, modos de falha e observabilidade. Você recebe diagnóstico escrito e plano de remediação priorizado.
- ->Revisão de arquitetura de recuperação e vetorial
- ->Assessment de chunking, embedding e ranking
- ->Análise de risco de alucinação e fallback
- ->Relatório escrito com correções priorizadas
Design de Sistema RAG Enterprise
Arquitetura para um novo assistente interno, camada de busca enterprise, automação de suporte ou sistema de conhecimento antes que a implementação cristalize premissas erradas.
- ->Arquitetura de referência e fluxo de dados
- ->Design de índices, metadados e ingestão
- ->Plano de avaliação e critérios de aceite
- ->Backlog de implementação para sua equipe
Resgate de Sistema RAG
Para sistemas que já retornam respostas irrelevantes, alucinam, dão timeout ou perderam confiança interna. Isolo as causas raiz e estabilizo o caminho de recuperação.
- ->Diagnóstico de modos de falha
- ->Recomendações imediatas de estabilização
- ->Plano de remediação de recuperação e prompt
- ->Implementação hands-on opcional
Advisory Fracionado de Arquitetura LLM
Orientação senior contínua para equipes entregando RAG e sistemas LLM: decisões de arquitetura, avaliação de modelos e fornecedores, design reviews e checks de prontidão para produção.
- ->Orientação semanal de arquitetura
- ->Review async de decisões técnicas
- ->Suporte em trade-offs de fornecedores e modelos
- ->Reviews de prontidão para produção
Um review deve gerar decisões.
O objetivo é identificar por que o sistema está falhando, o que precisa mudar e quais mudanças importam primeiro. Isso significa olhar para o caminho dos dados, não apenas para o prompt.
Mapeamento de corpus e caso de uso
Mapeamos documentos, fontes de dados, cadência de atualização, nível de risco, intenções de usuários e tipos de resposta que o sistema deve suportar ou recusar.
Análise de traces de recuperação
Inspeciono queries reais, chunks recuperados, scores, filtros, reranking, montagem de prompt e casos em que o modelo respondeu sem evidência suficiente.
Recomendações de arquitetura
Você recebe decisões concretas sobre chunking, embeddings, índices, metadados, ranking, observabilidade, fallback e estratégia de deploy.
Roadmap de implementação
A saída é um plano priorizado que sua equipe consegue executar: correções imediatas, refactors maiores, gates de avaliação e requisitos de produção.
Construo RAG onde respostas erradas tem consequências.
Meu trabalho com RAG vem de sistemas em produção: orientação de produto regulado, consultas WooCommerce, escalonamento HelpScout, recuperação Pinecone, logging de perguntas sem resposta e handoff operacional.
Trabalhos e textos relevantes
Perguntas que empresas realmente fazem sobre consultoria RAG.
O que faz um consultor de sistemas RAG?
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Quando devemos trazer um consultor RAG?
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Você trabalha com bancos vetoriais existentes?
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Você pode ajudar a reduzir alucinações em um sistema RAG?
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Você implementa ou apenas aconselha?
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O que torna RAG enterprise diferente de um chatbot básico?
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Quanto tempo leva um review de arquitetura RAG?
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Se seu RAG não e confiável, corrija a arquitetura primeiro.
Me envie o padrão de falha atual: recuperação ruim, alucinações, respostas irrelevantes, baixa confiança, citações fracas, latência, custo ou um assistente interno que falhou. Eu digo o que preciso revisar e como seria um projeto útil.
Você fala diretamente comigo. Sem equipe de vendas, sem roteiro genérico de discovery de IA.