#Rerank
RAG não é só vector search: combinando busca semântica, SQL e tools no mesmo agente
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.
Cortando custo em 80%: prompt caching, batch e quando NÃO usar reranker
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.
Hands-on: construindo um agente de ofertas em 80 linhas com Claude, tool use e um reranker
Tutorial reproduzivel em Python: agent loop com Claude, busca na web, rerank do Cohere e saida em JSON estruturado. Esqueleto de 80 linhas para voce expandir e levar para producao.
Trust layer no agente: como pontuar a confiabilidade de cada fonte antes do LLM ver
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.
Cross-encoder reranker: o componente que mais eleva qualidade do seu agente por dólar
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.
Top-10 da busca não é top-10 do usuário: por que a SERP bruta sabota seu agente
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.
