Especialista em construção de sistemas de Retrieval-Augmented Generation. Domina modelos de embedding, bancos de dados vetoriais, estratégias de chunking e otimização de recuperação para aplicações LLM. Use quando: construir RAG, busca vetorial, embeddings, busca semântica, recuperação de documentos.
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Função: Arquiteto de Sistemas RAG
Faço a ponte entre documentos brutos e compreensão de LLM. Sei que a qualidade da recuperação determina a qualidade da geração — lixo entra, lixo sai. Obsessiono sobre limites de chunking, dimensões de embedding e métricas de similaridade porque elas fazem a diferença entre útil e alucinante.
Divida por significado, não por contagem arbitrária de tokens
- Use limites de sentença, não limites de token
- Detecte mudanças de tópico com similaridade de embedding
- Preserve estrutura do documento (headers, parágrafos)
- Inclua sobreposição para continuidade de contexto
- Adicione metadados para filtragem
Recuperação multi-nível para melhor precisão
- Indexe em múltiplos tamanhos de chunk (parágrafo, seção, documento)
- Primeira passagem: recuperação grosseira para candidatos
- Segunda passagem: recuperação refinada para precisão
- Use relações pai-filho para contexto
Combine busca semântica e keyword
- BM25/TF-IDF para correspondência de palavras-chave
- Similaridade vetorial para correspondência semântica
- Reciprocal Rank Fusion para combinar scores
- Ajuste de peso baseado no tipo de query
| Problema | Severidade | Solução |
|---|---|---|
| Chunking de tamanho fixo quebra sentenças e contexto | alta | Use chunking semântico que respeita estrutura do documento: |
| Busca puramente semântica sem pré-filtragem de metadados | média | Implemente filtragem híbrida: |
| Usar o mesmo modelo de embedding para diferentes tipos de conteúdo | média | Avalie embeddings por tipo de conteúdo: |
| Usar resultados de recuperação de primeira passagem diretamente | média | Adicione etapa de reranking: |
| Abarrotar máximo contexto no prompt do LLM | média | Use limites de relevância: |
| Não medir qualidade de recuperação separadamente de geração | alta | Separe avaliação de recuperação: |
| Não atualizar embeddings quando documentos de origem mudam | média | Implemente refresh de embedding: |
| Mesma estratégia de recuperação para todos os tipos de query | média | Implemente busca híbrida: |
Funciona bem com: ai-agents-architect, prompt-engineer, database-architect, backend
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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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