Oi, Thiago! Como vai?
Com base no que você explicou, a decisão entre infraestrutura local ou LLM pago (API) depende de três fatores principais: custo, segurança dos dados e escala.
Infraestrutura local (LLM offline)
Funciona bem para testes e ambientes controlados, mas exige investimento em hardware. Para agentes locais, o recomendado e:
- GPU dedicada (NVIDIA, no mínimo 24GB VRAM para modelos medianos).
- Bastante memoria RAM (64GB ou mais).
- Time técnico para manutenção, atualização de modelos e ajuste fino.
Esse caminho vale a pena se a empresa não pode enviar dados sensíveis para fora ou se o volume de uso for muito alto no longo prazo.
Uso de LLM pago (ChatGPT, Claude, Gemini, etc.)
E a opção mais comum no mercado hoje. Vantagens:
- Zero preocupacao com hardware.
- Modelos sempre atualizados e mais inteligentes.
- Facilidade de integrar com SQL, APIs e pipelines de dados (inclusive com Databricks).
Neste cenário de chat para KPIs, normalmente a melhor solução é:
- Manter os dados e regras no Databricks.
- Usar o LLM apenas para interpretar a pergunta e gerar a resposta em linguagem natural.
Isso reduz custo e riscos.
Direção recomendada
Para ambiente corporativo, a prática mais adotada hoje e:
- LLM via API + controle de contexto e dados internamente.
- Evoluir para modelo local apenas se houver restrição legal ou custo muito elevado no futuro.
Espero ter ajudado. Conte com o apoio do Fórum na sua jornada. Fico à disposição.
Abraços e bons estudos!
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