Construindo uma stack de busca em IA do zero - quais componentes você realmente precisa?

Já montei essa stack várias vezes. Aqui está o framework que uso:

Arquitetura Principal (Padrão RAG):

Consulta do Usuário
    ↓
Embedding da Consulta (modelo de embedding)
    ↓
Busca Vetorial (banco vetorial)
    ↓
Recuperação de Candidatos
    ↓
Reranking (cross-encoder)
    ↓
Montagem de Contexto
    ↓
Geração LLM
    ↓
Resposta

Recomendações de Componentes para Seu Porte (500 mil docs):

Cheque de realidade no orçamento:

Com 500 mil docs, você terá:

• Banco vetorial: US$100-500/mês gerenciado
• Custos de embedding: Único, ~US$50-100 para embutir o corpus
• Custos LLM: Dependendo do uso, planeje US$500-2000/mês

Para 2 engenheiros, serviços gerenciados valem 100% a pena.

Estou rodando busca em IA em produção há 18 meses. Veja o que faria diferente:

Erros que cometemos:

1. Começamos com banco vetorial self-hosted – Perdemos 3 meses com infraestrutura. Deveríamos ter usado gerenciado desde o início.

2. Modelo de embedding barato – Economizamos US$20/mês, mas perdemos muita qualidade na busca. Embeddings de qualidade valem a pena.

3. Sem busca híbrida no início – Busca só vetorial falhava em queries de match exato. Híbrido (vetorial + BM25) resolveu.

4. Subestimamos o monitoramento – Difícil depurar sem enxergar métricas de qualidade da busca.

O que rodamos agora:

• Pinecone (vetorial) + Elasticsearch (BM25) híbrido
• Embeddings OpenAI (ada-002, migrando para o 3)
• Reranker Cohere
• Claude para geração
• Dashboard personalizado acompanhando métricas de busca

Quebra da latência:

• Embedding: 30ms
• Busca híbrida: 40ms
• Rerank: 60ms
• LLM: 800ms (streaming melhora o UX)

Latência percebida é tranquila porque fazemos streaming da saída do LLM.

Trazendo a perspectiva do pipeline de dados que costuma ser negligenciada:

Processamento de documentos faz MUITA diferença:

Antes de qualquer coisa chegar no banco vetorial, você precisa de:

1. Estratégia de chunking – Como você divide os documentos?
2. Extração de metadados – Quais atributos você captura?
3. Pipeline de limpeza – Remover boilerplate, normalizar texto
4. Mecanismo de atualização – Como docs novos/alterados entram no fluxo?

Dicas de chunking:

A armadilha:

Pessoas passam semanas escolhendo banco vetorial e dias no chunking. Deveria ser o oposto. Chunking ruim = busca ruim, não importa quão bom seu banco vetorial seja.

Comparativo de bancos de dados vetoriais baseado nos seus requisitos:

Para 500 mil docs + 2 engenheiros + <200ms:

Pinecone:

• Prós: Totalmente gerenciado, documentação excelente, preço previsível
• Contras: Vendor lock-in, customização limitada
• Fit: Perfeito para suas restrições

Qdrant:

• Prós: Ótimo desempenho, bom suporte a híbrido, cloud ou self-host
• Contras: Oferta gerenciada mais recente
• Fit: Boa opção, especialmente se quiser busca híbrida

Weaviate:

• Prós: Excelente busca híbrida, vetorização embutida
• Contras: Setup mais complexo
• Fit: Melhor para equipes maiores

Milvus:

• Prós: Mais escalável, totalmente open source
• Contras: Exige expertise em infraestrutura
• Fit: Exagero para seu porte, passe

Minha recomendação:

Comece com Pinecone. É “sem graça” (no bom sentido). Você terá tempo para avaliar alternativas depois de entender melhor suas necessidades reais.

Não se esqueça de MLOps e observabilidade:

O que você precisa acompanhar:

1. Métricas de busca

   • Precision@K (os top K são relevantes?)
   • Recall (estamos achando todos os docs relevantes?)
   • Distribuição de latência

2. Métricas de geração

   • Relevância da resposta (a resposta condiz com a consulta?)
   • Fundamentação (a resposta é suportada pelo contexto?)
   • Taxa de alucinação

3. Métricas do sistema

   • Latência da consulta p50/p95/p99
   • Taxas de erro
   • Custo por consulta

Ferramentas:

• Weights & Biases para tracking de experimentos
• Datadog/Grafana para monitoramento de sistemas
• LangSmith para observabilidade de LLM
• Dashboard próprio para métricas de negócio

O que ninguém te conta:

Você vai gastar mais tempo monitorando e depurando do que construindo o sistema inicial. Planeje desde o primeiro dia.

Cheque de realidade de startup:

Se você está fazendo isso para um negócio (não pesquisa), considere:

Construir vs Comprar:

• Construir RAG do zero: 2-3 meses de desenvolvimento
• Usar plataforma RAG pronta: Dias até produção

Plataformas que já entregam isso:

• LlamaIndex + banco vetorial gerenciado
• Vectara (RAG completo como serviço)
• Endpoints RAG da Cohere

Quando construir customizado:

• Precisa de customização extrema
• Requisitos de sensibilidade de dados
• Escala faz sentido economicamente
• Diferenciação como core business

Quando usar plataforma:

• Velocidade de entrega importa
• Equipe pequena
• RAG não é seu produto, ele habilita seu produto

Para a maioria dos negócios, a abordagem de plataforma vence até bater limitação de escala.

Considerações de segurança que ninguém mencionou:

Questões de dados:

1. Que dados você está enviando para APIs externas de embedding?
2. Que dados vão para provedores de LLM?
3. Onde seu banco vetorial está hospedado?

Opções para dados sensíveis:

• Modelos de embedding self-hosted (Sentence Transformers)
• Banco vetorial self-hosted (Qdrant, Milvus)
• LLM on-premise (Llama, Mixtral)
• Serviços gerenciados em VPC

Checklist de compliance:

• Exigências de residência de dados atendidas
• Criptografia em repouso e trânsito
• Controles de acesso e auditoria
• Políticas de retenção de dados
• Procedimentos para lidar com PII

Não assuma que serviços gerenciados cumprem suas necessidades de compliance. Verifique explicitamente.

Este tópico foi incrivelmente valioso. Eis meu plano atualizado:

Decisão de arquitetura:

Vou de serviços gerenciados pela velocidade e restrição de equipe:

• Pinecone para armazenamento vetorial
• OpenAI text-embedding-3 para embeddings
• Cohere reranker
• Claude para geração
• LangChain para orquestração

Principais aprendizados:

1. Estratégia de chunking importa tanto quanto banco vetorial – Vou investir tempo nisso
2. Reranking tem alto ROI – Já vou implementar desde o início
3. Busca híbrida para cobertura – Implementarei vetorial + BM25
4. Monitoramento desde o dia 1 – Observabilidade já embutida, não adicionada depois
5. Revisão de segurança já no começo – Conferindo compliance antes de ir para produção

Cronograma:

• Semana 1-2: Pipeline de dados e chunking
• Semana 3-4: Implementação RAG básica
• Semana 5: Monitoramento e otimização
• Semana 6: Revisão de segurança e preparação para produção

Obrigado a todos pelos insights detalhados. Esta comunidade é ouro.