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ADR-006: LLM Agnóstico com Adapter Pattern

Status: Aceito | Data: 2026-06-01

Contexto​

O assistente precisa de LLM para responder dúvidas, extrair dados e gerar dossiês. Restrições: LGPD (CPF e geometria não podem ir para nuvem sem mascaramento), mercado LLM evolui rápido (evitar lock-in), custo variável por volume.

Decisão​

Interface abstrata LLMProvider com adapters para Claude (Anthropic), GPT-4o (OpenAI) e Ollama (local).

  • Dados sem PII → Claude ou GPT-4o (melhor qualidade em PT-BR)
  • Dados sensíveis → Ollama local (zero risco LGPD)
  • Perguntas frequentes → Cache semântico Redis (custo zero)
  • RAG → pgvector no PostgreSQL (sem vector store externo)

Consequências​

✅ Sem vendor lock-in — troca de provider sem mudança de código
✅ Conformidade LGPD com Ollama para dados sensíveis
✅ Otimização de custo: cache + Ollama reduzem chamadas pagas
✅ Fallback resiliente: se LLM externo cair, Ollama assume
❌ Manutenção de múltiplos adapters
❌ Ollama exige hardware com GPU ou CPU potente

Alternativas Rejeitadas​

AlternativaMotivo
LangChainAPI instável; breaking changes frequentes; abstração excessiva
Apenas OpenAIVendor lock-in; custo imprevisível; risco LGPD
Apenas OllamaQualidade inferior em PT-BR para casos de uso conversacionais