Descobertas Tecnológicas e Aprendizados – 14 de Outubro de 2025

20 de outubro de 2025 · 2 min para ler

Arquiteto de solução

Hoje realizei uma série de experimentos e testes em soluções de tradução automática e infraestrutura de modelos de linguagem. As principais descobertas incluem: Estas experiências reforçam a importância de alinhar configuração, automação e design de conteúdo antes de escalar soluções de IA no ambiente de produção.

Integração com modelos locais e remotos: Testei tanto o LM Studio local quanto a API da OpenAI, constatando que o LM Studio é ótimo para desenvolvimento offline e prototipagem rápida, enquanto a API cloud oferece maior robustez e suporte a modelos de grande escala.
Limite de tokens e chunking: Implementar chunking dinâmico com base no limite de tokens do modelo é crucial para evitar erros de tradução e otimizar custos de processamento.
Configuração de i18n em Docusaurus: Ajustes no front matter e no routeBasePath são essenciais para evitar duplicação de rotas em múltiplos idiomas, especialmente no blog.
Boas práticas para pipelines de tradução: Manter slugs consistentes, nomes de arquivos e path mapping correto garante URLs previsíveis e facilita a manutenção de conteúdos traduzidos.

Proximo passo sobre esse assunto: vLLM + FastAPI é uma boa escolha no futuro.

Esboço de uma solução RAG

A implementação de pipelines RAG escaláveis e resilientes (ingest, embeddings, indexação, retrieval, reranking, prompting e geração. Projetos RAG: embeddings, vector DB (FAISS/Annoy/HNSW/Chroma/Weaviate/RedisVector), chunking e prompt engineering será tentencia nos proximos anos.

rag-solution/
├── docker-compose.yml
├── README.md
├── services/
│ ├── api_gateway/
│ │ ├── main.py
│ │ ├── requirements.txt
│ │ └── Dockerfile
│ ├── retriever/
│ │ ├── retriever.py
│ │ ├── requirements.txt
│ │ └── Dockerfile
│ ├── rag_worker/
│ │ ├── worker.py
│ │ ├── requirements.txt
│ │ └── Dockerfile
│ └── message_bus/
│ └── redis.conf
└── .env.example

Esboço de uma solução RAG​

Esboço de uma solução RAG