> TITLE: Lições de Construir Sistemas de IA em Produção
> DATE: [2024-09-20]
> READ_TIME: 2 min de leitura
> TAGS: #IA, #Engenharia, #LLMs
─────────────────────────────────

Depois de passar o último ano construindo sistemas de IA em produção, coletei algumas lições difíceis que gostaria de ter conhecido antes. Aqui está o que realmente importa ao passar de protótipo para produção.

O Problema da Avaliação é Todo o Problema

O maior desafio não é fazer um LLM fazer algo impressionante em uma demo. É saber se seu sistema está realmente funcionando em escala. Sem avaliação rigorosa, você está voando às cegas.

O que funciona:

  • Construa datasets de avaliação cedo, antes de começar a otimizar
  • Rastreie múltiplas métricas: não apenas precisão, mas latência, custo e satisfação do usuário
  • Crie testes de regressão para casos de falha específicos que você descobrir
  • Use uma combinação de métricas automatizadas e revisão humana

Prompts são Código

Trate seus prompts com o mesmo rigor que trataria qualquer outro código:

- Versione-os
- Revise mudanças cuidadosamente
- Teste-os sistematicamente
- Documente por que funcionam

Já vi equipes perderem horas de trabalho de otimização porque alguém “melhorou” um prompt sem entender por que a versão original estava estruturada daquela forma.

O 80/20 da Recuperação

Para sistemas RAG, a etapa de recuperação determina seu teto. Um LLM perfeito não pode corrigir contexto ruim.

Áreas de foco:

  1. Estratégia de chunking: Chunks semânticos vencem tamanho fixo sempre
  2. Enriquecimento de metadados: Adicione contexto que ajuda na filtragem
  3. Busca híbrida: Combine recuperação densa e esparsa
  4. Re-ranking: Um modelo pequeno de re-ranking pode melhorar dramaticamente a relevância

Degradação Graciosa

Seu sistema de IA vai falhar. Planeje para isso:

  • Defina limiares de confiança e tenha fallbacks
  • Facilite para usuários obterem ajuda humana
  • Logue tudo para diagnosticar problemas
  • Projete UX que define expectativas apropriadas

Gerenciamento de Custos

Custos de LLM podem espiralar rapidamente. Estratégias que funcionam:

  • Cache agressivamente (mesmas entradas = mesmas saídas)
  • Use modelos menores para tarefas mais simples
  • Agrupe requisições quando possível
  • Monitore uso por feature para encontrar oportunidades de otimização

Próximos Passos

O campo se move rápido, mas esses fundamentos vão te servir bem. As equipes que vencem são as que tratam desenvolvimento de IA com a mesma disciplina de engenharia que qualquer outro sistema de software.