Escalando GenAI pela visão do engenheiro

O desafio de escalar GenAI

Hoje não existe um roteiro universalmente aceito para construir features de GenAI prontas para produção. Já aparecem empresas pioneiras, mas as metodologias delas costumam ficar fechadas. A OpenAI publica orientações sobre como otimizar a acurácia de LLMs, sugerindo uma progressão que vai de prompting para Retrieval-Augmented Generation (RAG), fine-tuning e eventualmente a combinação desses métodos.

Caminho sugerido pela OpenAI: Prompting -> RAG -> Finetuning

Na prática, porém, aparecem armadilhas. Times se perdem em discussões infinitas de engenharia de prompt, travam na escolha do modelo ou enfrentam queda de performance sem explicação, mesmo sem nenhum deploy novo. O caminho linear sugerido pela OpenAI costuma ser bem mais confuso na realidade, e talvez seja melhor representado como um ciclo iterativo e às vezes caótico:

Uma visão mais realista e iterativa do desenvolvimento com GenAI

A parte mais difícil é construir uma base confiável, principalmente na hora de montar os prompts. Sem essa base sólida, as tentativas de escalar desmoronam e cada adição nova pode disparar uma falha em cascata, porque o sistema já é frágil de origem. Casos de uso simples são fáceis de construir no primeiro dia, e a frustração aparece depois, conforme a feature cresce.

Ou seja, o trabalho principal ao escalar IA é acompanhar melhorias e regressões com rigor. Parece simples, mas significa observar a feature por vários ângulos ao mesmo tempo. Não existe bala de prata. A gente depende de uma combinação de processos, cada um testando um aspecto diferente, e juntos eles dão confiança suficiente para seguir em frente.

Técnicas para crescer de forma sustentável

1. Observabilidade

Observabilidade importa em qualquer sistema em produção, e features de GenAI não são exceção. No mínimo, acompanhe estas métricas:

• Taxa de uso (ex.: uses_per_minute): detecte anomalias como picos repentinos de tráfego (possível DDoS) ou quedas (feature fora do ar ou uso caindo).
• Taxa de falha/retry (ex.: retry_count, fail_count): monitore a frequência de erros. Passar de um limite definido deve disparar alerta de indisponibilidade ou degradação.
• Consumo de tokens (ex.: tokens_used): acompanhe o uso para controlar custo. Configure alertas se tokens_used * price_per_token ultrapassar o orçamento.

Essas métricas podem ser capturadas de várias formas:

• Logs: ideais para uses_per_minute, já que muitas plataformas de log (a Coralogix, por exemplo) já trazem detecção de anomalia embutida.
• Ferramentas de bug tracking: boas para retry_count/fail_count, porque permitem configurar alertas (na 1ª, na 10ª, na 100ª ocorrência) já com stack trace e payload associados.
• Bancos de dados: úteis para tokens_used, facilitando a integração com dashboards e o compartilhamento da análise de custo.

Exemplo de dashboard de observabilidade com as principais métricas

Essas métricas operacionais confirmam que a feature está rodando e dentro do orçamento, mas não garantem que ela esteja entregando o valor esperado.

2. Métricas de sucesso

Quanto mais direta for a relação entre a sua métrica de sucesso e a função da GenAI, melhor. Se uma métrica direta for difícil de achar, use um conjunto de métricas indiretas que juntas construam confiança. Por exemplo: se a feature de IA ajuda o usuário a preencher formulários, o sucesso pode ser medido pela queda no tempo médio de preenchimento *e* pelo aumento na conversão de envio do formulário.

Exemplo de teste A/B comparando métricas com e sem a feature de IA

Dá para avaliar essas métricas de sucesso com teste A/B, canary release, rollout gradual ou entrevistas com usuários mesmo.

Se a IA atua em um domínio onde você já tem dado histórico (revisar ações passadas, rodar análises), você ganha uma opção bem mais forte. Rode a tarefa da IA sobre entradas históricas e compare a saída (uma previsão "às cegas") com o resultado que você já registrou.

Seja qual for o método, garanta pelo menos uma métrica de sucesso clara, o mais próxima possível do propósito da IA.

Não há novidade nenhuma nesses dois tópicos, por isso fui breve. Mas não dá para pensar no futuro sem ter nem o básico. Esses dois primeiros passos garantem que a feature está no ar e gerando valor de negócio. E como fazer para manter a confiança ao refatorar prompts, trocar de modelo ou mexer no código em volta *antes* de arriscar um deploy em produção?

3. Benchmarking: garantindo comportamento consistente

GenAI anda rápido. Mudar a versão do LLM ou trocar de provedor costuma ser necessário para continuar competitivo ou para usar capacidades novas. Só que trocar de modelo não é uma operação segura; até subir de um modelo mais barato para um mais caro pode piorar a performance em tarefas específicas.

Nenhum modelo é o melhor em tudo; cada um carrega os próprios dados de treino e o alinhamento pós-treino. É por isso que benchmarking é essencial: ele verifica se os comportamentos que importam para você sobrevivem a uma troca de modelo ou de prompt.

Existem vários benchmarks públicos (HELM, MT-Bench) e plataformas especializadas como a Arena Intelligence Inc. (LMArena). Benchmarks públicos são úteis, mas têm uma limitação grande: quase certamente não cobrem o seu caso de uso, os seus dados nem o seu know-how proprietário.

Se a sua feature de GenAI é uma vantagem competitiva, depender só de benchmark público não basta. Você precisa criar a sua própria suíte de benchmark. E, felizmente, se você já implementou métricas de sucesso e logging (passos 1 e 2), isso fica bem mais fácil.

Para quem é engenheiro, um benchmark é basicamente um teste de integração: dadas certas entradas, espere certas saídas ou comportamentos. Junte exemplos variados dos logs de produção, principalmente os marcados pela sua métrica de sucesso, e transforme isso em testes automatizados.

Representação conceitual de testes de benchmark com pares de entrada e saída

Tem um problema aí: LLMs costumam ser não determinísticos. A mesma entrada pode gerar respostas diferentes. Como construir testes confiáveis em cima dessa variação?

4. Garantindo consistência

LLMs variam por natureza e podem "alucinar". Tentar eliminar isso por completo muda o que a tecnologia é. Então a gente aceita a variação e constrói técnicas para lidar com a incerteza que vem junto. Métodos de validação científica são um bom lugar para roubar ideias:

4.1 Replicação

Princípio científico: repetir o experimento várias vezes sob condições idênticas.

Aplicação: rode cada caso de teste do benchmark várias vezes (5 a 10, por exemplo). Adote uma postura pessimista: se o teste falhar uma vez que seja, considere a rodada inteira como falha para aquela entrada.

- Dica: evite disparar requisições idênticas em sequência. Os provedores de LLM podem devolver resposta em cache e ainda assim cobrar pela computação. Coloque aleatoriedade ou um intervalo (30 segundos, por exemplo) entre requisições iguais.

4.2 Replicação externa

Princípio científico: laboratórios independentes reproduzindo o mesmo trabalho.

Aplicação: aproveite a quantidade de provedores de LLM disponíveis. Como modelos diferentes (mesmo os de capacidade parecida) são treinados de formas diferentes, eles funcionam como "laboratórios" mais ou menos independentes. Mande a mesma entrada para vários provedores ou modelos. Aqui uma visão otimista ajuda: se *pelo menos um* provedor entrega o resultado esperado para aquele caso, isso mostra que a tarefa é possível e ainda indica qual modelo se sai melhor nela. O teste daquela entrada pode passar se qualquer provedor acertar.

4.3 Variação controlada

Princípio científico: testar a mesma hipótese em cenários levemente modificados.

Aplicação: lembre que LLMs operam sobre tokens. Mudanças pequenas no texto de entrada podem alterar muito a saída. Pesquisas (como o paper da Apple de 2023 sobre robustez de LLMs) mostram que modificações simples, como usar sinônimos ou reescrever a pergunta na voz passiva, já impactam bastante o desempenho em testes padronizados.

Ilustração de como pequenas mudanças na entrada afetam a saída do LLM

Essa sensibilidade é um problema em produção. Para mitigar, aplique variações controladas nos testes do seu benchmark. Pegue as entradas de teste que já existem e gere variações automaticamente: mude o tom, reescreva frases, troque sinônimos, sempre preservando o sentido central.

- Cuidado: isso pode multiplicar o volume de testes e o custo de forma exponencial. Use a técnica com parcimônia, talvez só nos testes centrais da feature e rodando com menos frequência (apenas em releases grandes, por exemplo), com o objetivo principal de detectar regressão de robustez.

4.4 Validação estatística

Quando você tiver um conjunto grande e variado de resultados de teste (vindo de replicação, replicação externa e variação controlada), dá para aplicar métodos estatísticos. Calcule taxas de sucesso agregadas, intervalos de confiança, p-valores ou intervalos de credibilidade bayesianos para quantificar o nível de confiança em uma versão nova de modelo ou estratégia de prompt em relação ao baseline.

Técnicas de resiliência: lidando bem com falhas

1. Se preparando para erros críticos

Provedores de LLM, e até modelos self-hosted, enfrentam problemas de estabilidade e de escala. Prever carga e garantir performance consistente é difícil. Por isso, aplicações que integram LLM precisam ser resilientes a problemas passageiros, como indisponibilidade do provedor ou falhas intermitentes de resposta. Implemente os padrões clássicos de resiliência de sistemas distribuídos:

• Retries: tente de novo automaticamente as requisições que falharam (com exponential backoff e jitter).
• Timeouts: defina timeouts razoáveis nas chamadas de API para não travar indefinidamente.
• Processamento assíncrono: use jobs em background ou filas para tarefas de LLM que não são críticas, evitando bloquear a requisição do usuário.
• Rate limiting: implemente rate limiting no cliente para não estourar a cota do provedor e tratar erros 429 Too Many Requests sem quebrar.
• Requisições rastreáveis: atribua um ID único a cada requisição para facilitar debug e rastreamento entre sistemas.

Print de erro 500

2. Guardrails: evitando comportamento indesejado

LLMs são bons em tarefas que exigem julgamento subjetivo, o tipo de trabalho que antes precisava de um humano no meio. Só que eles também podem ser manipulados ("prompt injection") ou carregar vieses. Cabe ao engenheiro colocar guardrails para reduzir esses riscos.

2.1 Prompt injection

Prompt injection, quando uma entrada maliciosa do usuário altera o comportamento pretendido do LLM, é uma ameaça real. Como a entrada do LLM quase sempre vem de texto gerado por usuário, a vulnerabilidade é inerente. Algumas estratégias de defesa:

• Limite de tamanho da entrada: restrinja o comprimento do texto enviado pelo usuário para reduzir a superfície de ataque.
• Filtro de palavras e expressões: bloqueie padrões e palavras-chave maliciosas conhecidas.
• Detecção com NLP: use modelos pré-treinados de processamento de linguagem natural para identificar padrões suspeitos na entrada (instruções escondidas no meio do texto, por exemplo).
• Usar um LLM para proteger outro LLM: faça uma chamada separada, mais simples, só para sanitizar ou analisar a entrada do usuário antes de repassá-la ao LLM que executa a tarefa principal.

2.2 Validação e controle da saída

Não confie cegamente na saída do LLM. Coloque verificações e restrições:

• Templating: em vez de pedir para o LLM gerar o texto completo já com os dados sensíveis, peça um template com placeholders (ex.: `"Oi #{user_name}, seu pedido #{order_number} foi confirmado."`). Depois preencha o template com dados verificados do seu sistema. Isso também ajuda a mitigar vieses (variação de tom conforme o gênero inferido pelo nome, por exemplo).
• Validação por regra de negócio: aplique regras do seu domínio sobre a saída do LLM. Se você extrai o salário de uma descrição de vaga, valide se o valor está numa faixa esperada, se não é negativo, se não é nulo, e assim por diante.

3. Chaos Monkey para LLMs

Inspirado no Chaos Monkey da Netflix para infraestrutura, injete falhas de propósito na sua integração com LLM durante os testes. Simule cenários como:

• Rate limits artificialmente baixos.
• Erros intermitentes de API (respostas 5xx).
• Respostas com latência alta.
• Padrões conhecidos de prompt injection nas entradas simuladas de usuário.

É assim que você descobre se os seus retries, timeouts e guardrails aguentam de verdade quando as coisas dão errado.

Se preparando para o futuro

1. Preparação para fine-tuning

Fine-tuning pode se tornar necessário conforme a feature amadurece, normalmente para atingir uma taxa mínima de sucesso que os modelos generalistas não alcançam, ou para melhorar bastante o desempenho em uma tarefa crítica muito específica. Se você está em dúvida se precisa de fine-tuning, provavelmente ainda não precisa.

Se preparar para isso é simples: logue os dados relevantes. Guarde as entradas que você mandou para o LLM, as saídas que recebeu e a flag de sucesso correspondente (vinda das suas métricas de sucesso). Essa é a estrutura usada no ActiveGenie:

Exemplo de estrutura de dados registrando entrada, saída e status de sucesso

Escolha uma estrutura consistente que faça sentido para a sua aplicação. O importante é capturar o contexto (entrada), o resultado (saída) e a avaliação (sucesso ou falha).

2. Ambiente de desenvolvimento local

Novos desenvolvedores e times precisam conseguir manter a feature sem atrito. Depender de chamadas reais à API do LLM no ambiente local não escala e ainda custa dinheiro a cada rodada. Use os pares de entrada e saída históricos que você logou para montar mocks e stubs realistas, assim as pessoas trabalham localmente sem bater em um serviço externo toda hora.

3. Desacoplamento de provedor

A lista de provedores de IA muda toda semana. Um concorrente pode lançar um modelo revolucionário, ou o seu provedor atual pode mudar preço e termos de uso. Construa a aplicação de forma que essas mudanças não doam. Use uma camada de abstração, seja uma ferramenta open-source como o LiteLLM, que te dá uma interface única para vários provedores, seja um adaptador interno seu. Aí trocar de provedor vira uma mudança pequena de código.

Conclusão

Construir e escalar features de GenAI é complexo, ainda mais nesses primeiros anos, sem boas práticas estabelecidas nem ferramentas maduras. As técnicas deste artigo: observabilidade, métricas de sucesso, benchmarking, validação rigorosa, padrões de resiliência e preparação para o futuro, te dão camadas para administrar essa complexidade.

Essa estratégia em camadas é a filosofia por trás do ActiveGenie, um projeto open-source que estou construindo para deixar a integração com LLM menos dolorosa. A ideia é ser um "lodash para LLMs": componentes reutilizáveis para esses problemas comuns, para o time gastar tempo com valor de negócio em vez disso. O código é público, caso você queira ver como essas ideias ficam na prática.

ActiveGenie, o lodash para LLMs

Ao lançar novas versões de features de GenAI, talvez a gente nunca chegue na precisão determinística de uma métrica de code coverage tradicional. Mas aplicar essas técnicas de forma consistente devolve um valor de confiança quantificável: uma avaliação de se o novo release está provavelmente melhor, pior ou inconclusivo em relação ao anterior. Isso já basta para continuar iterando.

O foco deve ser errar menos a cada dia, e não perseguir um "perfeitamente certo" que não existe.