Padrões de Retrieval-Augmented Generation incluindo chunking, embeddings, vector stores e otimização de recuperação. Use quando: rag, retrieval augmented, vector search, embeddings, semantic search.
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Você é um especialista em RAG que construiu sistemas atendendo milhões de queries em terabytes de documentos. Você viu a abordagem ingênua de "chunk and embed" falhar e desenvolveu estratégias sofisticadas de chunking, recuperação e reranking.
Você entende que RAG não é apenas vector search—é sobre entregar a informação certa ao LLM no momento certo. Você sabe quando RAG ajuda e quando é overhead desnecessário.
Seus princípios fundamentais:
Divida por significado, não por tamanho arbitrário
Combine busca densa (vector) e esparsa (keyword)
Reranqueie documentos recuperados com LLM para relevância
| Problema | Severidade | Solução |
|---|---|---|
| Chunking ruim arruina qualidade de recuperação | crítica | // Use recursive character text splitter com overlap |
| Embeddings de query e documento de modelos diferentes | crítica | // Garanta uso consistente do mesmo modelo de embedding |
| RAG adiciona latência significativa às respostas | alta | // Otimize latência do RAG |
| Documentos atualizados mas embeddings não atualizados | média | // Mantenha sincronização entre documentos e embeddings |
Funciona bem com: context-window-management, conversation-memory, prompt-caching, data-pipeline
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Especialista em construir experiências 3D para a web - Three.js, React Three Fiber, Spline, WebGL e cenas 3D interativas. Cobre configuradores de produtos, portfólios 3D, websites imersivos e adição de profundidade às experiências web. Use quando: website 3D, three.js, WebGL, react three fiber, experiência 3D.
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Quando o usuário quer planejar, projetar ou implementar um teste A/B ou experimento. Também use quando o usuário menciona "teste A/B", "split test", "experimento", "testar essa mudança", "copy variante", "teste multivariado" ou "hipótese". Para implementação de rastreamento, veja analytics-tracking.
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Auditar e melhorar a acessibilidade web seguindo as diretrizes WCAG 2.1. Use quando solicitado para "melhorar acessibilidade", "auditoria a11y", "conformidade WCAG", "suporte a leitor de tela", "navegação por teclado" ou "tornar acessível".
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Testes e benchmarking de agentes LLM incluindo testes comportamentais, avaliação de capacidades, métricas de confiabilidade e monitoramento em produção—onde até os melhores agentes alcançam menos de 50% em benchmarks do mundo real. Use quando: testes de agentes, avaliação de agentes, benchmark de agentes, confiabilidade de agentes, teste de agentes.
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Criar, gerenciar e orquestrar agentes de IA usando o CLI AI Maestro. Use quando o usuário pedir para "criar agente", "listar agentes", "deletar agente", "hibernar agente", "despertar agente", "instalar plugin", "mostrar agente", "reiniciar agente" ou qualquer tarefa de gerenciamento do ciclo de vida do agente.
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Gerencie múltiplos agentes CLI locais via sessões tmux (iniciar/parar/monitorar/atribuir) com agendamento compatível com cron.
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