Casa do Pinguim Consultoria

LLMOps & Infraestrutura de IA

Seu produto com IA em produção do jeito certo. RAG, vector stores, fine-tuning e custo por token sob controle desde o dia um.

Colocar IA em produção é diferente de fazer um protótipo funcionar. RAG, vector stores, fine-tuning, custo por token e latência precisam ser tratados como infraestrutura de verdade — observável, escalável e com custo previsível desde o dia um.

Estruturamos a fundação de IA do seu produto para que ela aguente carga real sem virar uma conta de cloud imprevisível.

O que está incluído

  • Arquitetura de RAG e pipelines de embeddings
  • Vector DBs (pgvector, Pinecone, Qdrant, Weaviate)
  • GPU scheduling em GKE/EKS, autoscaling de inferência
  • Observabilidade de LLM (latência, custo por token, drift)

Do diagnóstico ao resultado.

  1. 01

    Arquitetura de IA

    Desenho de pipelines de RAG, embeddings e escolha da vector DB adequada ao seu caso de uso.

  2. 02

    Infra de inferência

    GPU scheduling em GKE/EKS e autoscaling para servir modelos com previsibilidade.

  3. 03

    Observabilidade de LLM

    Latência, custo por token e drift monitorados como métricas de primeira classe.

  4. 04

    Otimização de custo

    Controle de gasto por token e estratégias de cache e roteamento entre modelos.

O que muda na sua operação.

IA em produção com latência e custo previsíveis

Pipelines de RAG e embeddings sustentáveis

Visibilidade total de custo por token e qualidade

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