Llm

Projete aplicações LLM usando LangChain 1.x e LangGraph para agentes, memória e integração de ferramentas. Use ao construir aplicações LangChain, implementar agentes de IA ou criar fluxos de trabalho LLM complexos.

Implemente fluxos de avaliação robustos para aplicações LLM usando métricas automatizadas, feedback humano e benchmarking. Ideal para equipes que testam desempenho de LLM, comparam modelos ou validam melhorias em IA.

Construa sistemas de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para aplicações com LLM usando bancos de dados vetoriais e busca semântica. Use quando for implementar IA fundamentada em conhecimento, criar sistemas de perguntas e respostas sobre documentos ou integrar LLMs com bases de conhecimento externas.

Otimize o desempenho de índices vetoriais para latência, recall e memória. Ideal para ajustar parâmetros HNSW, escolher estratégias de quantização e escalar infraestrutura de busca vetorial em aplicações de IA e backend.