TRILHA 05
Construindo um assistente conversacional: LangGraph, DSPy e Redis
Um assistente em produção componente a componente, de memória e modelagem no Redis a routers, DSPy, guardrails, observabilidade e o pipeline completo.
10 artigos- 01
Fat vs Slim vs Híbrido no Redis Stack: o modelo que mudou minha forma de pensar em retrieval para LLM
(Continuação do post anterior. Se quiser o contexto completo, começa por lá.)
· 3 min de leitura - 02
DSPy, o framework que trata prompts como código compilável, não como strings
Sabe quando a versão do modelo vai ser depreciada ou quando você precisa alterar o modelo para outro provider, e isso faz que você precise ajustar seus prompts pra eles funcionarem? Um dos propósitos do DSPy é ajudar nessa dor.
· 6 min de leitura - 03
Memória em agentes: episódica, semântica e procedural
Quando você constrói um assistente conversacional para e-commerce ou catálogo de produtos, a pergunta sobre persistência é técnica: latência, custo, TTL.
· 5 min de leitura - 04
Guardrails regulatórios em assistentes de investimentos: CVM, ANBIMA e o paradoxo da LGPD
Esses dias falei sobre a taxonomia de memória (episódica, semântica e procedural) e como cada tipo exige uma camada diferente de infraestrutura num assistente financeiro.
· 4 min de leitura - 05
DSPy na prática: o que muda quando o roteador já é LLM, mas ainda não é compilável
Nos últimos posts falei sobre modelagem de dados no Redis Stack e sobre DSPy como framework que trata prompts como código compilável.
· 6 min de leitura - 06
Três routers, três problemas diferentes: DSPy, Semantic Router customizado e Aurélio AI
Nos posts anteriores mostrei como o DSPy substituiu o Agno/LangGraph como roteador cognitivo de um assistente, colocando contrato de output, métrica e processo de melhoria em cima do LLM.
· 9 min de leitura - 07
Observabilidade num grafo LangGraph: o que o Langfuse vê que o log não vê
Nos posts anteriores mostrei como o DSPy classifica a intenção e como o roteador customizado por embeddings decide a macro-intent. Os dois têm uma coisa em comum: podem degradar silenciosamente.
· 4 min de leitura - 08
dspy.Refine: autocorreção em runtime sem recompilar o modelo
Nos posts sobre DSPy mostrei como o BootstrapFewShot compila um roteador que classifica intenção e extrai parâmetros estruturados. Esse é o DSPy no modo offline, onde você compila uma vez, versiona o JSON, e usa em produção.
· 4 min de leitura - 09
QueryBuilder: como transformar um objeto Pydantic numa query FT.SEARCH segura
Nos posts sobre Redis Stack mostrei o modelo Fat/Slim/Híbrido e como a decisão de modelagem afeta diretamente o que o LLM recebe. Hoje quero mostrar a camada entre o RouterOutput do DSPy e o Redis: o QueryBuilder.
· 4 min de leitura - 10
O pipeline completo: do texto do usuário à resposta formatada
Nos últimos meses publiquei posts separados sobre cada componente do assistente conversacional de e-commerce: memória episódica, roteadores, DSPy, anáforas, Redis Stack, guardrails, observabilidade, QueryBuilder.
· 5 min de leitura