Capítulo 2: Construindo Apps com IA
Arquitetura e Padrões
Construir aplicações robustas com IA exige compreender padrões comuns, tratamento de erros e considerações de escalabilidade.
Padrões de Arquitetura Comuns
1. Requisição-Resposta Simples
Melhor para: Consultas simples, chatbots
2. RAG (Retrieval Augmented Generation)
Melhor para: Bases de conhecimento, assistentes de documentação
3. Arquitetura de Agente
Melhor para: Tarefas complexas, sistemas autônomos
Gerenciamento de Prompts
Organização de Prompts
PROMPTS = {
"summarize": """Summarize the following text in {length} sentences:
{text}""",
"translate": """Translate from {source} to {target}:
{text}"""
}
Versionamento
- Acompanhe versões de prompts
- Faça testes A/B com diferentes prompts
- Documente o que funciona
Tratamento de Erros
Erros Comuns
| Erro | Causa | Solução |
|---|---|---|
| Rate limit | Muitas requisições | Implemente backoff |
| Timeout | Resposta lenta | Aumente o timeout, tente novamente |
| Context length | Entrada muito longa | Trunque ou divida em partes |
| Invalid response | Problemas no modelo | Valide, tente novamente |
Implementação Robusta
def get_ai_response(prompt, retries=3):
for attempt in range(retries):
try:
response = call_api(prompt)
if validate_response(response):
return response
except (TimeoutError, RateLimitError) as e:
if attempt == retries - 1:
raise
time.sleep(2 ** attempt)
return fallback_response()
Considerações de Escalabilidade
Cache
- Faça cache de consultas repetidas
- Armazene embeddings para busca por similaridade
- Reduza custos e latência
Processamento Assíncrono
- Enfileire requisições longas
- Processe em background
- Notifique ao concluir
Balanceamento de Carga
- Múltiplas chaves de API
- Provedores de fallback
- Distribuição geográfica
Principais Pontos
✅ Escolha a arquitetura de acordo com o caso de uso
✅ Gerencie prompts de forma sistemática
✅ Implemente tratamento de erros robusto
✅ Planeje a escalabilidade desde o início
Próximos Passos
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