Padrões de Programação para IA Generativa: Como Estruturar seu Código para Integrar com LLMs

Nos últimos anos, a Inteligência Artificial Generativa (como o ChatGPT e outros modelos LLMs — Large Language Models) deixou de ser coisa de laboratório e passou a fazer parte do dia a dia de muitos sistemas e aplicações. Mas… como integrar esse tipo de tecnologia de forma organizada, segura e fácil de manter?

Se você é dev e quer usar IA generativa no seu sistema (web, mobile, backend), aqui vão boas práticas e padrões simples de programação que vão te ajudar a manter seu código limpo e profissional.

Integrar com IA Generativa não precisa virar uma bagunça. Com alguns padrões simples — como separação de responsabilidades, uso de interfaces e adapters, e uma boa estrutura de prompts e logs — seu sistema vai estar pronto para evoluir com segurança e clareza.

Lembre-se: a IA pode ser poderosa, mas o código que a usa precisa ser ainda mais inteligente.

1. Separe bem as responsabilidades (princípio da responsabilidade única)

Não misture chamada para a IA com lógica de negócio ou controle de interface. Crie uma classe ou serviço específico só para interagir com o modelo de IA.

// Serviço dedicado à comunicação com IA
public class IAChatService {
    public async Task<string> EnviarPrompt(string prompt) {
        // chamada à API do OpenAI, Anthropic, etc.
    }
}

Assim, se você mudar de modelo (ex: trocar GPT pelo Claude), só precisará alterar esse ponto do código.

2. Use o padrão Adapter para trocar facilmente o provedor de IA

O padrão Adapter ajuda a padronizar a forma como seu sistema conversa com diferentes APIs. Imagine um “meio-campo” entre seu código e o modelo de IA.

public interface IModeloIA {
    Task<string> Consultar(string prompt);
}

public class OpenAIAdapter : IModeloIA {
    public async Task<string> Consultar(string prompt) {
        // lógica da API da OpenAI
    }
}

Com isso, você pode trocar o provedor de IA só mudando a implementação da interface. Isso traz flexibilidade e independência.

3. Trate o prompt como uma entidade importante

O prompt (a entrada que você envia ao modelo) não deve ser fixo no código.

Crie uma estrutura para organizar e versionar prompts:

public class Prompt {
    public string Nome { get; set; }
    public string Conteudo { get; set; }
}

E salve os prompts em arquivos ou banco de dados. Isso facilita testes, ajustes e evita bugs difíceis de rastrear.

4. Sempre registre logs e respostas da IA

É essencial guardar:

o que foi enviado ao modelo,
o que ele respondeu,
e quando isso aconteceu.

Isso ajuda a:

Auditar comportamentos inesperados,
Fazer debug de erros,
Melhorar a qualidade dos prompts com base em exemplos reais.

5. Teste com mocks e cenários fixos

IA é imprevisível. Para testar seu sistema, use mocks ou respostas simuladas, para não depender da IA em tempo real.

ublic class MockIA : IModeloIA {
    public Task<string> Consultar(string prompt) {
        return Task.FromResult("Esta é uma resposta simulada.");
    }
}

6. Evite acoplamento direto com a API

Nunca jogue a chave da API direto no código. Use variáveis de ambiente ou serviços de configuração seguros.

E de preferência, encapsule a chamada externa num cliente dedicado (ex: OpenAIClient, IAProxyService) que isole todas as dependências externas.