Olá, eu sou Miele Silva

Backend Engineer · Python · APIs · IA

Backend Engineer com experiência em chatbots, APIs REST, classificação de textos e processamento de dados. Cursando MBA em Engenharia de Software com IA e construindo soluções inteligentes para cenários reais.

agent.py
from langchain_openai import ChatOpenAI
from langgraph.graph import StateGraph, MessagesState, START

llm = ChatOpenAI(model="gpt-4o")

# Agente de IA com LangGraph
def assistant(state: MessagesState):
    response = llm.invoke(state["messages"])
    return {"messages": [response]}

workflow = StateGraph(MessagesState)
workflow.add_node("agent", assistant)
workflow.add_edge(START, "agent")
agent = workflow.compile()

Sobre Mim

Atuo no desenvolvimento de soluções back-end com Python, com ênfase em IA aplicada, APIs robustas e automações. Minha jornada inclui projetos com LangChain, LangGraph, RAG, Redis, Celery e Kubernetes — sempre transformando estudo em entregas práticas.

Trabalhando

Backend Engineer · 4MDG

Estudando

MBA em Engenharia de Software com IA, OpenSpec, Redis, Docker, FastAPI, Django, PostgreSQL e AWS

Localização

São Paulo, SP

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Artigos & Tutoriais

Engenharia de Prompt

Uma trilha de padrões para construir aplicações com LLMs, do primeiro template a pipelines completos.

Ver trilha completa
Parte 1

Prompt Template Pattern com LangChain

Como separar estrutura fixa do prompt e variáveis dinâmicas para criar prompts reutilizáveis, fáceis de manter e mais testáveis.

  • Definição de template com placeholders
  • Composição com LCEL (prompt | llm | parser)
  • Boas práticas para organizar prompts
Ler tutorial
Parte 2

Sequential Chain Pattern na prática

Construção de um pipeline em etapas, em que a saída de uma chain alimenta a próxima, ideal para fluxos com tradução, resumo e transformação.

  • Encadeamento de operações em sequência
  • Prompts especializados por etapa
  • Inspeção e depuração de saídas intermediárias
Ler tutorial
Parte 3

Structured Output Pattern com LangChain

Como fazer o modelo devolver um objeto Pydantic validado em vez de texto livre, pronto para regras de negócio e APIs.

  • Schema com Pydantic, Literal e descrições por campo
  • Tratamento de saída inválida com include_raw
  • Endpoint FastAPI com response_model
Ler tutorial
Parte 4

Router Chain Pattern com LangChain

Como classificar a entrada e mandar cada pedido para a chain especializada naquele assunto, com uma rota padrão e regras de negócio.

  • Um prompt especializado por rota
  • Roteamento com função e com RunnableBranch
  • Rotas sem LLM para casos urgentes
Ler tutorial
Parte 5

Parallel Chain Pattern com LangChain

Como executar ao mesmo tempo as etapas que não dependem umas das outras e reduzir o tempo de resposta do pipeline.

  • RunnableParallel e dicionários na chain
  • Combinando etapas sequenciais e paralelas
  • max_concurrency, async e cuidados
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Parte 6

Few-Shot Prompting com LangChain

Como usar exemplos dentro do prompt para guiar tom, tamanho e estrutura das respostas, em vez de descrever o estilo em regras.

  • FewShotChatMessagePromptTemplate
  • Seleção dinâmica de exemplos com embeddings
  • Quando usar exemplos fixos ou dinâmicos
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Parte 7

RAG com LangChain

Como buscar os trechos certos da sua documentação e usá-los como contexto, para o modelo responder com informação real e admitir quando não sabe.

  • Carregar, dividir e indexar documentos
  • Prompt com contexto, fontes e "não encontrei"
  • Testando a busca antes do modelo
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Parte 8

Memória e histórico de conversa

Como fazer a aplicação lembrar a conversa com LangGraph e transformar o RAG num assistente que entende perguntas de acompanhamento.

  • Checkpointer e thread_id
  • Limitando o histórico com trim_messages
  • RAG conversacional com reescrita da pergunta
Ler tutorial
Complemento

Arquitetura de projeto para Chains

Uma estrutura de pastas simples para evoluir projetos de IA com organização: entry points, módulos de prompt e configuração de chains.

  • Separação por domínio: prompt e chain
  • Reuso de componentes por padrão
  • Base para escalar novos fluxos de IA
Explorar estrutura

Claude & Agentes

Recursos do Claude para automatizar trabalho e criar agentes especializados.

Como criar Skills para o Claude

Guia prático de Agent Skills: como o Claude decide quando usar uma skill, como criar a sua primeira e as boas práticas para escrever skills eficientes.

  • Estrutura do SKILL.md e progressive disclosure
  • Exemplo completo: skill de mensagens de commit
  • Boas práticas, erros comuns e checklist
Ler tutorial

Entre em Contato

Tem algum projeto interessante, oportunidade de trabalho ou quer apenas bater um papo sobre IA e desenvolvimento? Sinta-se à vontade para entrar em contato!

Miele Silva

Miele Silva

@MieleSantos

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