📂 Projetos Hands-on — Prepara 1–2 exemplos concretos

Requisito: "Build and code hands-on solutions using LLMs in real-world projects."

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Estrutura para descrever um projeto (STAR adaptado)

1. Situação — Contexto, problema, stakeholders
2. Tarefa — O que te foi pedido ou identificaste
3. Ação — O que construíste (arquitetura, tecnologias, decisões)
4. Resultado — Impacto, métricas, aprendizagens

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Pontos a incluir (para impressionar)

• Arquitetura — Diagrama mental: ingestão → retrieval → LLM → output
• Decisões técnicas — Porque RAG vs fine-tuning? Chunk size? Vector DB?
• Desafios — O que correu mal e como resolveste
• Avaliação — Como mediste qualidade (groundedness, latência, custo)
• Dados — Pipeline de ingestão, qualidade, sensibilidade
• Produção — Deploy, monitorização, iteração

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Exemplos de projetos que podes adaptar

• RAG para documentação — Ingestão de docs, chunking, embeddings, vector DB, API
• Chatbot com retrieval — Perguntas sobre base de conhecimento
• Assistente com tools — LLM + ferramentas (search, calculator, API)
• Pipeline de avaliação — Golden set, métricas, A/B test
• Sistema com dados sensíveis — Anonimização, DPA, guardrails

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Perguntas de follow-up que podem fazer

• "Como escolheste o chunk size?"
• "Como garantiste que não alucinava?"
• "Qual o custo por request?"
• "Como monitorizavas em produção?"
• "O que farias diferente hoje?"