RAG, avaliação, agentes e features de LLM que aguentam produção.
Localize falhas de RAG em chunking, embedding ou reranking — com um plano de correção mensurável.
Escolha entre prompting, RAG e fine-tuning com um modelo de custo real e um plano em etapas.
Escreva e endureça um system prompt feito para sobreviver meses em produção.
Controles em camadas contra saída sem fundamento, com regras de abstenção e métrica de recusa excessiva.
Transforme uma meta de qualidade em uma suíte de eval executável, com rubricas e casos adversariais.
Reduza custo e latência p95 de LLM com trade-offs medidos e um piso de qualidade que se sustenta.
Projete schemas de function calling que o modelo chama certo, com envelopes de resultado seguros.
Projete tracing, sinais de qualidade e detecção de regressão de LLM que dá para alertar de verdade.
Quebre o objetivo de um agente em passos verificáveis, com critérios de parada e gates humanos.