Desenvolvimento Alimentado por IA
Recursos de IA que funcionam — pipelines RAG, geração de conteúdo, busca semântica e automação inteligente.
IA em aplicações web de produção
Crio recursos de IA que são genuinamente úteis, não teatro de funcionalidades. Geração aumentada por recuperação (RAG) para busca em documentação, pipelines de conteúdo automatizados, busca semântica sobre dados estruturados e fluxos de trabalho assistidos por IA que reduzem trabalho repetitivo para seu time.
O que eu construo
Pipelines de geração de conteúdo usando Claude e GPT-4. Busca semântica com pgvector e Supabase. Sistemas RAG sobre sua documentação ou base de conhecimento. Fluxos de trabalho automatizados de geração de imagens com FAL API. Pipelines de pontuação e avaliação de qualidade por IA. Todo projeto é construído com o Vercel AI SDK ou Anthropic SDK — testados em produção, prontos para usar.
Os limites honestos da IA em aplicações web
Recursos de IA adicionam latência, custo e não-determinismo à sua aplicação. Dimensiono recursos de IA com cuidado — usando-os onde criam valor genuíno, e não adicionando porque estão na moda. Todo recurso de IA que construo tem um fallback para quando o modelo se comporta de forma inesperada.
Common questions
Quais modelos de IA você usa?
Claude (Anthropic) para geração de conteúdo e tarefas de raciocínio — produz a saída de texto mais consistente e de alta qualidade. GPT-4o para tarefas multimodais. Modelos menores e mais rápidos (Claude Haiku, GPT-4o mini) para operações de alto volume e sensíveis à latência.
O que é RAG e quando preciso disso?
RAG (Geração Aumentada por Recuperação) permite que um LLM responda perguntas com base no seu conteúdo específico — sua documentação, base de conhecimento ou dados de produto. Sem RAG, o modelo só conhece seus dados de treinamento. Com RAG, pode responder com precisão sobre seu conteúdo específico.
Como você gerencia custos de IA em produção?
Implemento cache para consultas repetidas, uso modelos menores para classificação e roteamento, e modelos maiores apenas para geração. Configuro alertas de monitoramento de custos no painel do provedor de IA e otimizo prompts para reduzir uso de tokens.
Posso adicionar busca com IA ao meu site existente?
Sim. A implementação típica: incorpore seu conteúdo com um modelo de embedding de texto, armazene vetores em pgvector (Supabase) e consulte-os semanticamente no momento da busca. Já adicionei isso a sites Next.js e Astro em codebases existentes.
Geração de conteúdo com IA é boa para SEO?
Depende inteiramente da qualidade e do processo. Conteúdo gerado por IA que passa por revisão humana adequada, pontuação NLP e verificações de originalidade pode ter bom desempenho. Saída de IA de baixa qualidade não revisada é cada vez mais penalizada pelo Google. Construo pipelines de conteúdo com portais de qualidade, não geradores em massa.
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