A engenharia de contexto depende de uma base de dados modernizada e unificada, bem como de sistemas de recuperação e memória, como geração aumentada de recuperação (RAG) e bancos de dados vetoriais. Também requer uma priorização cuidadosa para determinar quais informações são mais importantes, o que deve ser excluído e quando diferentes tipos de informações devem ser usados. Alimentar os modelos com muito contexto pode diluir detalhes relevantes, aumentar custos e diminuir os tempos de resposta.
“Contexto mínimo, dados corretos e atuais e informações legíveis por máquina são essenciais para uma engenharia de contexto eficaz”, diz Adil.
3. Construir governança de IA e observabilidade LLM desde o início
A governança forte e a observabilidade do LLM ajudam as organizações a manter o controle sobre como os sistemas de IA usam os dados, monitorar o desempenho do sistema e identificar problemas antes que afetem as operações.
Na ausência de controles claros sobre recuperação, fluxos de trabalho e uso de modelos, os sistemas de IA geralmente processam muito mais informações do que o necessário. Essa ineficiência também aumenta os custos operacionais ao exigir recursos computacionais adicionais, muitas vezes refletidos em maior consumo de tokens e cobranças de API.
A governança também funciona em conjunto com uma segurança robusta. A IA expande a superfície de ataque, introduzindo riscos como vazamento de dados imediato, vulnerabilidades de modelos e entradas adversárias. A proteção de informações confidenciais requer fortes controles de acesso, monitoramento e supervisão.
Adil observa que os controles essenciais — incluindo aqueles relacionados à segurança, gerenciamento granular de custos, controles de projetos, segurança de dados e arquitetura — são frequentemente insuficientes.
Para que os sistemas de governança suportem IA transparente, compatível, confiável e econômica, as organizações não podem deixá-los como uma camada a ser adicionada posteriormente. As estruturas de governação precisam de ser incorporadas na arquitetura, nos fluxos de trabalho e nos processos de tomada de decisão desde o início.
Quando a governação é estabelecida desde o início, permite uma observabilidade robusta. A observabilidade ajuda as organizações a entender o desempenho dos aplicativos de IA na prática. Os mecanismos de observabilidade e benchmarking do LLM permitem que as equipes avaliem a precisão e a utilidade ao longo do tempo, monitorem os padrões de adoção e ajustem os sistemas à medida que as condições mudam. A observabilidade também ajuda as organizações a ganhar confiança, aumentando a visibilidade do desempenho, comportamento e pontos de falha do modelo.
