Como preparar dados para aplicações com LLMs: o guia completo
15 min15 minutos de leitura
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Autor(a)
Mike de Sousa
Olá, me chamo Mike de Sousa. Atuo como Suporte Educacional aqui na Alura, onde tenho a oportunidade de aprender ainda mais enquanto ajudo outras pessoas em sua jornada. Tenho um foco especial em Front-end, explorando React e TypeScript, mas estou sempre em busca de novos conhecimentos e desafios. Fora da programação, gosto de jogar RPG de mesa, explorar novas ideias e deixar a criatividade fluir.
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Você já parou para pensar no que sustenta um LLM por trás das respostas que ele te dá? São dados, muitos dados, bem organizados, bem tratados e bem monitorados.
Embora muita gente associe LLMs apenas ao treinamento de modelos, na prática a maior parte das empresas trabalha com modelos já existentes. O verdadeiro desafio passa a ser garantir que esses modelos utilizem dados confiáveis, atualizados e seguros ao longo de todo o seu ciclo de uso.
Se você trabalha com dados, IA ou está curioso sobre como empresas colocam modelos de linguagem em produção com segurança, este artigo é para você. Vou mostrar o que é uma estratégia de dados para LLMs, porque ela é essencial e quais métricas vale a pena acompanhar.
O que é estratégia de dados para LLM?
Estratégia de dados é o conjunto de práticas, processos e decisões que definem como uma organização coleta, organiza, protege e usa dados para implementar, personalizar, avaliar e operar aplicações baseadas em modelos de linguagem (LLMs).
Pense assim: um LLM é tão bom quanto os dados usados para treiná-lo e quanto os dados que recebe durante sua utilização, como documentos em uma arquitetura RAG ou exemplos usados em um fine-tuning.
Se esses dados são desatualizados, inconsistentes ou de baixa qualidade, as respostas do modelo tendem a refletir esses problemas. Isso acontece porque LLMs são modelos de deep learning treinados em grandes volumes de dados, capazes de compreender e gerar linguagem natural para diversas tarefas.
Ou seja, os dados são o combustível do modelo, e a estratégia de dados é o que garante que esse combustível seja confiável e de qualidade.
Trabalhar com LLM sem uma estratégia de dados é como construir uma casa sem projeto. Ela pode até ficar de pé por um tempo, mas qualquer imprevisto compromete sua estrutura.
Uma boa estratégia de dados faz diferença por diversos motivos:
Desempenho: dados de qualidade permitem que o modelo gere respostas mais precisas, relevantes e contextualizadas.
Confiabilidade: dados consistentes reduzem respostas incorretas e diminuem a probabilidade de alucinações, principalmente quando combinados com boas práticas de implementação.
Segurança: uma governança bem definida ajuda a proteger dados sensíveis e reduz o risco de vazamentos.
Conformidade: seguir a LGPD e outras regulamentações garante o uso responsável dos dados e reduz riscos jurídicos.
Independentemente de utilizar um modelo open source ou proprietário, a qualidade dos dados continua sendo um dos fatores mais importantes para o sucesso da aplicação.
A escolha do modelo influencia o resultado, mas uma boa estratégia de dados é o que permite obter respostas consistentes e confiáveis.
Sem uma estratégia de dados, mesmo os melhores LLMs terão dificuldade para entregar resultados confiáveis. Governança, qualidade, segurança e monitoramento caminham juntos para garantir aplicações de IA mais robustas.
Essa preocupação também está ligada aos princípios de EEAT (Experiência, Especialidade, Autoridade e Confiabilidade). Um LLM que responde com base em dados bem geridos, de fontes rastreáveis, atualizadas e revisadas por processos claros, tende a gerar respostas mais alinhadas a esses princípios.
Em outras palavras, EEAT não é só um conceito aplicado a conteúdo publicado na web: ele também serve como parâmetro para avaliar a confiabilidade de qualquer sistema baseado em IA, incluindo aplicações com LLMs.
Uma estratégia de dados é o que sustenta a "experiência" e a "confiabilidade" de uma aplicação de IA aos olhos de quem a utiliza.
Componentes-chave da estratégia de dados
Uma boa estratégia de dados se apoia em seis pilares que trabalham de forma integrada. Cada um deles contribui para que aplicações baseadas em LLMs sejam mais confiáveis, seguras e eficientes.
Componente
O que garante
Governança de dados
Regras claras de acesso, uso e responsabilidade
Pipeline de dados
Fluxo automatizado da coleta ao consumo pelos LLMs
Fontes de dados
Dados confiáveis, atualizados e relevantes
Qualidade de dados
Precisão, consistência e completude
Privacidade
Conformidade com a LGPD e uso ético dos dados
Monitoramento
Métricas para acompanhar desempenho e qualidade ao longo do tempo
Pensar em estratégia de dados é pensar de forma integrada. Não basta investir em apenas um desses pilares, pois eles dependem uns dos outros.
Uma falha na qualidade dos dados pode comprometer o desempenho do modelo, enquanto problemas de governança ou privacidade podem gerar riscos operacionais e legais.
Governança de dados para LLM: políticas, catálogos e linhagem
Governança de dados é o conjunto de políticas, processos e responsabilidades que definem como os dados são acessados, classificados, protegidos e utilizados ao longo de seu ciclo de vida.
Em aplicações com LLMs, ela garante que apenas dados confiáveis relevantes e autorizados sejam usados pelo modelo.
Na prática, isso envolve:
Políticas de acesso: definir quem pode acessar, editar ou utilizar cada tipo de dado.
Classificação de dados: categorizar informações como públicas, internas, confidenciais ou sensíveis.
Catálogos de dados: manter um repositório central que indique onde cada conjunto de dados está, qual é seu propósito e como pode ser utilizado.
Linhagem de dados: rastrear a origem e todo o caminho percorrido pelos dados até serem utilizados pelo modelo.
Responsabilidades: definir um responsável para cada conjunto de dados, garantindo sua qualidade e uso adequado.
Imagine uma empresa que utiliza um LLM para responder dúvidas de clientes com base em contratos internos. Sem uma boa governança, qualquer pessoa poderia fornecer ao modelo informações desatualizadas, inconsistentes ou até dados que não deveriam ser utilizados.
Com uma governança bem estruturada, existe um fluxo de aprovação, trilhas de auditoria e regras sobre quais informações podem ser acessadas e em quais situações.
Além dos benefícios técnicos, uma boa governança também aumenta a transparência sobre a origem e o tratamento dos dados. Esse cuidado está alinhado aos princípios de EEAT, que valorizam conteúdos e sistemas baseados em processos e fontes confiáveis.
A governança é a base que garante segurança, rastreabilidade e controle sobre toda a estratégia de dados. Sem ela, fica muito mais difícil construir aplicações que sejam seguras e fáceis de manter.
Pipeline de dados para LLM: integração, qualidade e automação
O pipeline de dados é o conjunto de etapas que transforma dados brutos em informações prontas para serem utilizadas por aplicações baseadas em LLMs. Ele garante que os dados sejam coletados, processados, validados e disponibilizados de forma consistente e automatizada.
Esse fluxo geralmente envolve as seguintes etapas:
Coleta: reunir dados de diferentes fontes, como bancos de dados, APIs, documentos e sistemas internos.
ETL/ELT: extrair, transformar e carregar os dados, ou extrair carregar e depois transformar, dependendo da arquitetura adotada.
Validação de dados: verificar se os dados estão completos, no formato esperado e sem inconsistências.
Controle de qualidade automatizado: executar verificações que identificam registros duplicados, valores fora do padrão ou informações incompletas.
Versionamento de dados: manter diferentes versões dos conjuntos de dados para garantir rastreabilidade e facilitar auditorias.
Orquestração: automatizar a execução de todas essas etapas com ferramentas como Airflow, Dagster ou Prefect.
Você provavelmente encontrará os termos ETL e ELT ao estudar pipelines de dados. No ETL (Extract, Transform, Load), os dados são transformados antes de serem carregados para o destino. Já no ELT (Extract, Load, Transform), eles são carregados primeiro e transformados posteriormente.
A escolha entre essas abordagens depende de fatores como volume de dados, arquitetura e capacidade de processamento da infraestrutura.
Em aplicações com LLMs, um pipeline bem estruturado garante que apenas dados confiáveis e atualizados sejam disponibilizados ao modelo, seja para treinamento, fine tuning, recuperação de informações por meio de RAG ou outras tarefas.
Reduzindo assim os erros, facilitando a manutenção da solução e evitando retrabalho ao longo do ciclo de vida da aplicação.
Fontes de dados: origem, qualidade e atualização
Uma das principais decisões em uma estratégia de dados é definir quais informações serão utilizadas pelas aplicações baseadas em LLMs. Afinal, a qualidade das respostas depende diretamente da qualidade e da relevância dos dados disponíveis para o modelo.
As fontes mais comuns incluem:
Dados proprietários: informações internas da empresa, como documentos, históricos de atendimento, bases de conhecimento e políticas corporativas.
Dados públicos: conteúdos disponíveis na web, artigos, livros, documentação técnica e bases de dados abertas.
Dados sintéticos: informações geradas artificialmente para complementar conjuntos de dados, testar cenários específicos ou preservar a privacidade de dados reais.
A combinação dessas fontes é uma decisão estratégica. Dados proprietários fornecem contexto sobre o negócio e podem gerar uma vantagem competitiva, enquanto dados públicos ampliam a cobertura de conhecimento. Já os dados sintéticos ajudam a preencher lacunas e criar cenários que seriam difíceis de obter no mundo real.
Ao selecionar as fontes de dados, alguns critérios merecem atenção:
Qualidade: utilizar informações corretas, consistentes e confiáveis.
Diversidade: representar diferentes cenários, formatos e contextos de uso.
Atualização: manter os dados relevantes para evitar respostas baseadas em informações desatualizadas.
Relevância: priorizar dados que realmente contribuam para os objetivos da aplicação.
Em aplicações com LLMs, essas fontes podem ser utilizadas de maneiras diferentes, como no treinamento ou fine tuning de modelos, na construção de bases para arquiteturas RAG ou no fornecimento de contexto durante a inferência.
Independentemente da estratégia adotada, a escolha das fontes tem impacto direto na qualidade das respostas.
Além de escolher boas fontes, é preciso cuidar de como elas estão distribuídas e de como permanecem relevantes ao longo do tempo.
Quando uma fonte específica domina o conjunto de dados, por exemplo, documentação de um único produto representando a maior parte da base usada em fine-tuning, o modelo tende a performar pior em cenários menos representados. Balancear as fontes por volume, categoria ou caso de uso ajuda a evitar esse viés e torna as respostas mais consistentes.
A forma de manter esses dados atualizados também varia conforme a abordagem: em arquiteturas RAG, basta atualizar a base consultada, sem necessidade de retreinar o modelo, o que funciona bem para informações que mudam com frequência, como preços ou políticas internas.
Já em fine-tuning, a atualização exige um novo ciclo de ajuste com exemplos mais recentes, sendo mais indicada quando o objetivo é mudar o comportamento ou estilo de resposta do modelo, não apenas atualizar fatos pontuais.
Qualidade de dados: critérios, limpeza e governança
A qualidade dos dados é um dos fatores que mais influenciam o desempenho de aplicações baseadas em LLMs. Mesmo um modelo avançado pode produzir respostas incorretas ou inconsistentes se os dados utilizados forem incompletos ou apresentarem erros.
Alguns critérios costumam ser utilizados para avaliar a qualidade dos dados:
Completude: os dados contêm todas as informações necessárias, sem lacunas importantes?
Consistência: os dados seguem padrões uniformes em toda a base?
Atualidade: as informações refletem a realidade mais recente?
Precisão: os dados estão corretos, livres de erros, duplicidades e inconsistências?
Para garantir esses critérios, algumas práticas são fundamentais:
Limpeza de dados: remover erros, corrigir formatos e padronizar informações.
Deduplicação: eliminar registro repetidos que podem distorcer análises ou influenciar indevidamente o comportamento do modelo.
Normalização: padronizar os dados em um formato comum, como datas, unidades de medida ou nomenclaturas.
Validação: verificar se os dados atendem aos critérios de qualidade antes de serem utilizados pela aplicação.
Imagine uma base de atendimentos com milhares de conversas em que o mesmo ticket foi registrado diversas vezes. Se esses registros duplicados forem utilizados pelo LLM, eles podem reforçar um padrão de resposta que não representa a realidade.
A deduplicação reduz esse tipo de viés e contribui para respostas mais equilibradas e confiáveis.
Privacidade, conformidade e uso responsável de dados
Falar de estratégia de dados sem abordar privacidade é deixar uma lacuna importante. No Brasil, a LGPD (Lei Geral de Proteção de Dados) estabelece regras para a coleta, o armazenamento, o tratamento e o compartilhamento de dados pessoais.
Essas diretrizes também se aplicam às aplicações baseadas em LLMs, desde a preparação dos dados até sua utilização no dia a dia.
Algumas práticas são importantes para garantir um uso responsável dos dados:
Consentimento: sempre que necessário, obtenha autorização para coletar e utilizar dados pessoais, conforme previsto na legislação.
Anonimização: remover ou mascarar informações que permitam identificar uma pessoa, reduzindo riscos à privacidade.
Proteção de dados sensíveis: informações como dados de saúde, biometria, convicções religiosas, opiniões políticas e dados financeiros exigem cuidados adicionais.
Auditoria: manter registros sobre como os dados foram coletados, processados, acessados e utilizados ao longo do ciclo de vida da aplicação.
Mais do que atender à legislação, proteger os dados fortalece a confiança de clientes, usuários e parceiros. Empresas que adotam práticas transparentes de privacidade reduzem riscos e demonstram compromisso com o uso responsável da inteligência artificial.
Métricas e monitoramento da estratégia de dados
Sem medir, fica difícil saber se a estratégia de dados está funcionando e onde existem pontos de melhoria. Por isso, além de definir processos, é importante acompanhar indicadores que mostrem a qualidade, a atualidade e a eficiência dos dados utilizados pelas aplicações com LLMs.
Alguns KPIs (indicadores-chave de desempenho) importantes são:
KPI
O que mede
Cobertura de fontes
Quantas fontes relevantes estão disponíveis e sendo utilizadas
Frescor dos dados
O quanto os dados estão atualizados para o contexto da aplicação
Qualidade
Percentual de dados que atendem aos critérios de completude, consistência e precisão
Custo
Quanto custa manter os processos de coleta, transformação e disponibilização dos dados
Latência
Tempo entre a atualização de uma fonte e a disponibilidade dos dados para uso
Além dos indicadores relacionados aos dados, também é importante avaliar o impacto da aplicação de LLM no negócio. Nesse contexto, o ROI de IA (retorno sobre investimento) pode ajudar a entender se os recursos investidos estão gerando resultados.
Alguns exemplos são:
Tempo economizado: redução do tempo gasto por equipes em tarefas que foram automatizadas.
Redução de custos: diminuição de retrabalho, erros manuais ou outras despesas operacionais.
Impacto em receita: aumento de vendas, retenção ou conversão quando a aplicação contribui diretamente para esses resultados.
Para acompanhar essas informações, as equipes podem utilizar dashboards, reunindo métricas técnicas e indicadores de negócio em um único lugar.
Da estratégia de dados à aplicação prática com IA
Entender governança, qualidade, segurança e monitoramento é fundamental para construir aplicações com LLMs mais confiáveis. Mas saber esses conceitos é só o começo: o próximo passo é aprender a usar dados e IA para gerar insights e apoiar decisões no dia a dia.
Se você quer levar essa visão para a prática, o AI Data Strategy, do Skills & Go, foi criado para desenvolver justamente essa habilidade.
Em 2 semanas de aulas ao vivo e atividades práticas, você vai aprender a automatizar análises com IA, transformar dados em perguntas mais inteligentes, extrair insights e usar essas informações para tomar decisões mais estratégicas.
Assim, você não fica apenas na teoria sobre dados e IA: aprende a transformar informação em análise e análise em decisão.
FAQ | Perguntas frequentes sobre estratégia de dados para LLM
Abaixo, separamos algumas das perguntas mais frequentes sobre estratégia de dados para LLMs.
1. Como os LLMs são usados na análise de dados?
LLMs podem ajudar a interpretar, resumir e explicar informações complexas em linguagem natural. Por exemplo, uma aplicação pode analisar dados de vendas e gerar um resumo sobre tendências, variações e possíveis pontos de atenção. Também podem ser utilizados para gerar relatórios, consultar bases internas, identificar padrões em grandes volumes de texto e transformar perguntas em consultas para bancos de dados.
2. Como posso treinar um modelo LLM?
Treinar um LLM envolve várias etapas, e a abordagem escolhida depende do objetivo da aplicação. Na maioria dos projetos, não é necessário criar um modelo do zero. É comum utilizar um modelo existente e adaptá-lo com técnicas como fine-tuning ou fornecer informações externas por meio de RAG.
De forma geral, o processo pode ser dividido em algumas etapas:
Definir o objetivo: determine qual problema o modelo precisa resolver e quais comportamentos são esperados.
Selecionar os dados: escolha fontes relevantes e prepare um conjunto de dados adequado ao objetivo.
Preparar os dados: organize, valide e estruture os dados antes de utilizá-los no processo de treinamento.
Treinar ou adaptar o modelo: dependendo do caso, pode ser realizado treinamento, fine-tuning ou utilizada uma abordagem baseada em RAG.
Avaliar os resultados: teste o modelo com dados que não foram utilizados no treinamento e verifique precisão, relevância e consistência das respostas.
Implantar e monitorar: disponibilize o modelo para uso e acompanhe seu desempenho para identificar problemas e necessidades de atualização.
O treinamento de um modelo do zero exige grandes volumes de dados, infraestrutura especializada e investimento. Por isso, para muitas aplicações empresariais, adaptar modelos existentes pode ser uma alternativa mais viável. O que é uma estratégia de dados?
Estratégia de dados é o plano que define como uma empresa coleta, organiza, protege, disponibiliza e utiliza seus dados para atingir objetivos de negócio. Quando aplicada a LLMs, ela também precisa considerar dados não estruturados, como documentos, conversas e outros conteúdos textuais, além de processos de qualidade, governança, privacidade e monitoramento.
3. Qual é a melhor IA para trabalhar com dados?
Não existe uma única solução que seja melhor para todos os casos. A escolha depende principalmente do problema que precisa ser resolvido.
Alguns critérios importantes são:
Tipo de dado: dados estruturados podem ser trabalhados com técnicas tradicionais de análise e machine learning, enquanto textos e outros conteúdos não estruturados podem se beneficiar de LLMs.
Objetivo: tarefas como classificação, previsão e análise podem exigir abordagens diferentes de tarefas que envolvem geração ou compreensão de linguagem.
Custo e infraestrutura: modelos maiores podem oferecer mais capacidade, mas também exigem mais recursos.
Governança e privacidade: requisitos relacionados à segurança, compliance e localização dos dados também devem fazer parte da decisão.
O mais importante é escolher a tecnologia a partir do problema de negócio e dos dados disponíveis, e não apenas pela popularidade de uma ferramenta ou modelo.
