🏗️ Arquitetura RAG + Agents que impressiona

Desenha um sistema de AI que responde a perguntas e pode executar ações.

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Arquitetura de Alto Nível

User → API Gateway → AI Backend → Agent Orchestrator → Retriever → Vector DB
                                                              ↓
                                                             LLM
                                                              ↓
                                                        Tools / APIs

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1️⃣ Pipeline de Ingestão de Dados

Fontes de Dados (PDFs, DB, APIs) → Processamento de Documentos → Chunking → Embeddings → Vector DB

Boas práticas: semantic chunking, metadata tagging, incremental indexing

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2️⃣ Pipeline de Query

Pergunta do Utilizador → Embedding → Pesquisa Vetorial → Top K → Construtor de Contexto → LLM

Mencionar: reranking, hybrid search (BM25 + embeddings)

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3️⃣ Orquestração de Agentes

Pergunta do utilizador → Planner → Seleção de ferramentas → Execução → Resposta

Ferramentas: queries à base de dados, chamadas API, pesquisa web, execução de código

Frameworks: LangGraph, AutoGen, CrewAI

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4️⃣ Camada de Memória

• Curto prazo: histórico da conversa
• Longo prazo: vector DB, perfil do utilizador

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5️⃣ Camada de Caching (impressiona muito)

• Cache de prompts
• Cache semântico
• Cache de embeddings

Ferramenta: Redis

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6️⃣ Observabilidade

Métricas: latência, uso de tokens, taxa de erro, taxa de hallucination

Ferramentas: Langfuse, LangSmith, Prometheus, Datadog

Langfuse — tracing de prompts, token usage, debugging de comportamento do modelo.

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7️⃣ Deployment

FastAPI → Docker → Kubernetes → Autoscaling

Infra: Redis cache, filas de mensagens, cluster de vector DB

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🎯 Frase que impressiona

Costumo pensar em arquiteturas de AI em quatro camadas: ingestão, retrieval, orquestração e geração.

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API Gateway para AI

• Rate limiting por user/API key
• Authentication (JWT, API keys)
• Request validation antes de chegar ao backend
• Logging de requests para debugging e custo

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Stateless backend

O backend não guarda estado entre requests. Session/contexto no client ou em Redis. Permite horizontal scaling — qualquer réplica pode servir qualquer request.

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Event-driven para ingestão

Em vez de API síncrona para ingestão: evento (doc novo/alterado) → queue (Kafka, SQS) → worker processa (chunk, embed, load). Desacoplamento, retry automático, escala workers independentemente.