Tratar o LLM como uma dependência externa
Uma chamada a um LLM deve ser encapsulada como qualquer serviço externo: timeout, gestão de erros, controlo de volume e comportamento de recurso.
A lógica de negócio não deve depender de texto livre impossível de validar. As saídas estruturadas reduzem consideravelmente a superfície de erro.
O serviço de IA deve ficar atrás de uma interface clara, para que o resto do backend não fique diretamente acoplado ao SDK de um fornecedor.
Validar as saídas antes de as usar
Mesmo quando um modelo devolve JSON, o backend deve considerar essa saída não fiável até ser validada.
Esquemas, restrições, enumerações, comprimentos máximos e campos obrigatórios devem ser verificados exatamente como em qualquer pedido externo.
Uma saída inválida deve desencadear uma nova tentativa controlada, uma alternativa de recurso ou uma validação humana, nunca uma gravação silenciosa.
Minimizar os dados transmitidos
A camada de backend deve selecionar apenas a informação necessária ao caso de utilização e mascarar os dados sensíveis sempre que possível.
Esta abordagem reduz ao mesmo tempo o risco de segurança, o custo das chamadas e a complexidade da governação.
Identificadores internos, tokens, segredos e campos alheios à tarefa nunca devem ser incluídos nos prompts por omissão.
Gerir timeouts, novas tentativas e circuit breakers
Um fornecedor de IA pode abrandar, limitar os pedidos ou ficar temporariamente indisponível. O backend deve usar timeouts curtos e estratégias de nova tentativa limitadas.
Um circuit breaker evita que threads ou pedidos se acumulem quando um serviço externo já está a falhar.
Os processamentos não interativos podem passar para uma fila ou um worker assíncrono, para proteger os tempos de resposta das API principais.
Medir custo, latência e qualidade
Cada chamada importante à IA deve produzir métricas: modelo, duração, número aproximado de tokens, estado e tipo de tarefa.
Estas métricas ajudam a detetar derrapagens de custo, regressões de desempenho e utilizações inesperadas.
A qualidade também deve ser acompanhada com casos de teste representativos, e não com impressões pontuais.
