#Rag

Recrutador chama as duas de "vaga de IA". CTO que confunde uma com a outra paga seis meses de retrabalho. Põe lado a lado data science e engenharia de IA em sete eixos: foco, métrica, stack, output, tempo de feedback, quem migra mais rápido e por que essa confusão atrasa carreira.

Em 2024 era cargo inventado pelo LinkedIn. Em 2026 é o sênior mais disputado dos EUA. O que faz um Engenheiro de IA na prática: as 5 entregas em qualquer JD sênior, o stack típico (LLM API, harness, vector store, evals, observability) e por que a maioria veio de backend, não de Data Science.

Karpathy e Lütke dispararam em 2025: o nome certo não é prompt engineering, é engenharia de contexto. Três experimentos lado a lado da mesma tarefa mostram, com tokens, dólar e testes passando, por que o que você NÃO coloca no prompt importa mais que o que coloca.

Vector-only, hybrid (BM25 + vetor + RRF) e o stack completo com SQL e reranker como tools separadas: comparação prática com benchmarks reais e código de produção.

Como construir um agente em Laravel que decide quando buscar e quando responder direto. Arquitetura completa com Prism PHP, pgvector e a lógica de orquestração que separa demo de produto.

A maioria dos agentes em produção sangra dinheiro em chamada repetida pra LLM. Três alavancas que cortam custo: prompt caching no system prompt do harness, Batch API pra workloads assíncronos e a decisão fria de quando o reranker é só caro e lento.

Sem memória persistente, todo turno do seu assistente de compras começa do zero. Veja como combinar contexto, sumário e memória vetorizada por usuário para parar de esquecer preço de referência, marca rejeitada e faixa de orçamento.

Reranker garante relevancia. Confianca e outra historia. Veja como montar uma trust layer com sinais simples (idade do dominio, densidade de afiliado, coerencia entre reviews) e integrar no reranker antes do LLM ver o conteudo.

Retrieval traz 100 candidatos, reranker escolhe os 10 certos. Entenda o trade-off latência x precisão, quando rerankar 50 vs. 200 documentos e por que cross-encoder é o investimento de melhor ROI antes de trocar para um LLM mais caro.

Quando usar RAG sobre catálogo interno, quando disparar busca na web ao vivo e quando combinar os dois? Matriz de decisão prática aplicada ao caso real de um agente de ofertas, com Claude API, Pinecone e LangChain. Trade-offs de custo, latência e controle sem hype.

A primeira página do Google não foi feita pra alimentar agente de IA. Ela foi feita pra ranquear sites. E essas duas coisas, em 2026, não são mais a mesma coisa. Plugar a SERP bruta no seu agente é amplificar SEO spam, MFA e conteúdo gerado por IA na escala. Veja por que o top-10 da busca não é o top-10 do usuário e como montar um pipeline de filtros + rerank que devolve confiança ao seu agente.

Air Canada, DPD e Chevrolet mostraram em escala global o custo de deixar o LLM virar fonte de verdade no atendimento. Especificação inventada, cupom que não existe, estoque que não bate — vira chargeback, processo e dano de marca. O caminho técnico passa por retrieval grounded e tool use validando cada promessa.