Não Existe Uma LLM Perfeita — Existe a LLM Certa para o Contexto

Recentemente descobri que é possível rodar uma LLM localmente e isso abriu um mundo de possibilidades...

Aprendi algumas coisas interessantes nesse processo:

• Muitas empresas liberam modelos menores de suas grandes LLMs, permitindo experimentação local.
• Existem vários trade-offs que precisam ser considerados: hardware (memória e GPU), tamanho do modelo (bilhões de parâmetros), latência, custo e qualidade da resposta.
• Comecei a explorar a ideia de usar múltiplas LLMs conforme o propósito: visão, raciocínio e integração com ferramentas.
• Outras configurações, como temperatura, cache e disponibilização de hardware, também impactam bastante na experiência.

O mais interessante é perceber como cada escolha técnica influencia diretamente na performance e utilidade do modelo. A experiência me mostrou que não existe uma solução única: cada cenário exige um balanceamento entre custo, velocidade e precisão.

Meu próximo passo é criar um switcher de LLM local para testar e comparar desempenho e custo operacional entre diferentes modelos.

A ideia é construir uma camada reutilizável que me permita avaliar latência, qualidade de resposta e consumo de recursos — e, a partir disso, escolher o modelo mais adequado para cada projeto específico. Assim, consigo tornar as implementações mais estratégicas, eficientes e escaláveis.

Outra frente que estou desenvolvendo é a integração de RAG (Retrieval-Augmented Generation) aos meus projetos, com foco em segurança da base de conhecimento e qualidade das respostas.