Question 1

O que é RAG e quando usar em produção?

Accepted Answer

RAG (Retrieval-Augmented Generation) busca documentos relevantes em tempo real e os injeta no contexto do LLM. Use quando precisar de informações atualizadas ou específicas que o modelo não possui no treino.

Question 2

Como fazer fine-tuning de um LLM?

Accepted Answer

Prepare um dataset no formato instruction-response, use a API de fine-tuning da OpenAI (GPT-3.5/4) ou treine localmente com LoRA/QLoRA no Hugging Face. Exige ~500+ exemplos e avaliação rigorosa.

Question 3

O que são agentes de IA e como construí-los?

Accepted Answer

Agentes são LLMs com acesso a ferramentas (busca, código, APIs) que planejam e executam tarefas multi-passo. Frameworks como LangGraph, AutoGen e CrewAI facilitam a orquestração.

Question 4

Como avaliar a qualidade de um sistema RAG?

Accepted Answer

Use métricas como faithfulness (resposta fiel aos docs), answer relevancy e context precision. Frameworks como RAGAS e LangSmith automatizam a avaliação end-to-end de pipelines RAG.

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