ADR (Architecture Decision Record)

Registro curto de uma decisão de arquitetura: contexto, decisão, alternativas e trade-offs. Torna o porquê das escolhas rastreável.

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Agente de IA

Sistema em que um modelo decide os próximos passos e chama ferramentas para atingir um objetivo. Em produção, é um sistema distribuído com autonomia.

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Alucinação

Resposta fluente e incorreta. Na maioria das vezes é sintoma de contexto ruim ou ausente, e se reduz com arquitetura, não só com o modelo.

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Avaliação (eval)

Conjunto de casos e métricas que mede a qualidade de um sistema de IA. Sem avaliação, mudanças de prompt ou modelo são achismo.

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Cache de prompt

Reaproveitamento do processamento de partes estáveis do prompt entre chamadas. Reduz custo e latência quando o prefixo não muda.

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Camada anticorrupção

Camada que traduz e protege um sistema legado, expondo um modelo de domínio limpo para os consumidores, incluindo a IA.

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Embedding

Representação numérica de um texto que permite comparar significados. Base da busca semântica em muitos sistemas de RAG.

Engenharia de contexto

Disciplina de projetar o que entra no contexto do modelo: fontes, formato, ordem, tamanho e permissões. Vai além de escrever bons prompts.

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FinOps de IA

Prática de medir e otimizar o custo de IA por tarefa concluída, não por chamada, com cache, roteamento e limites.

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Grounding

Ancorar a resposta do modelo em fontes verificáveis fornecidas no contexto, com citações, em vez de depender só do que ele aprendeu.

Guardrails

Controles fora do modelo que limitam entradas, saídas e ações: validação, filtros, permissões e aprovações. Prompt não é guardrail.

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Humano no circuito

Etapa do fluxo em que uma pessoa aprova ou corrige uma ação do sistema antes de ela acontecer, geralmente em ações irreversíveis.

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Janela de contexto

Quantidade máxima de tokens que o modelo considera em uma chamada. Caber na janela não significa que tudo deveria estar lá.

MCP (Model Context Protocol)

Protocolo aberto que padroniza como modelos acessam fontes de dados e ferramentas. Permite reuso de integrações e governança central.

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Observabilidade de IA

Capacidade de explicar o que um sistema de IA fez e por quê: contexto usado, versões, decisões, custo e qualidade, ligados por um trace.

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Orquestração de contexto

Camada que decide de onde vem a informação, como é transformada, quem pode usá-la e como chega ao modelo, de forma governada e reutilizável.

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Prompt injection

Instruções maliciosas escondidas em conteúdo que o modelo lê (documentos, e-mails, páginas) tentando desviar seu comportamento. Mitiga-se com limites fora do modelo.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Padrão em que o sistema recupera informações relevantes e as entrega ao modelo antes da resposta. A qualidade depende mais da arquitetura que do modelo.

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Token

Unidade de texto que o modelo processa e cobra. O preço por token é só uma parte do custo real de IA em produção.

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Trace

Registro encadeado de todas as etapas de uma interação, do pedido à resposta, com um identificador único. Unidade de verdade da observabilidade.

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