// projeto selecionado
005Agentes multi-tenant + RAG
Backend de agentes com treinamentos e bases isoladas por módulo e cliente
Sistema multi-tenant de agentes de IA em que cada módulo e cada cliente podem ter treinamentos e bases de conhecimento distintos, com particionamento de RAG no Qdrant.
Repositorio privado 🔒
// visão geral
A arquitetura separa contexto por tenant: treinamentos, políticas e bases de conhecimento não se misturam entre módulos ou clientes.
As bases de RAG por módulo usam Qdrant, permitindo recuperação semântica com isolamento multi-tenant e integração com APIs backend e bancos SQL/NoSQL.
Faz parte de soluções em produção com guardrails, testes, logging de tokens e práticas de MLOps transversais.
// destaques
Multi-tenant por módulo e cliente
RAG particionado com Qdrant
Treinamentos e contexto isolados
Integração com SQL/NoSQL e APIs backend
MLOps e observabilidade transversais
// stack usada