<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>Banking on Pedro Balbino</title><link>https://blog.home301server.com.br/pt/tags/banking/</link><description>Recent content in Banking on Pedro Balbino</description><generator>Hugo</generator><language>pt-BR</language><lastBuildDate>Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 -0300</lastBuildDate><atom:link href="https://blog.home301server.com.br/pt/tags/banking/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>RAG auditável: como colocar um agente LLM dentro de um banco regulado</title><link>https://blog.home301server.com.br/pt/posts/2026-04-26-compliance-grade-rag-tier1-banking/</link><pubDate>Sat, 25 Apr 2026 00:00:00 -0300</pubDate><guid>https://blog.home301server.com.br/pt/posts/2026-04-26-compliance-grade-rag-tier1-banking/</guid><description>Um agente LLM para triagem de documentos fiscais rodando sob LGPD, gate de auditoria a cada release e janela de deploy travada pelo comitê de mudanças. O que segurou de pé: pipeline de retrieval + citação forçada + log de decisão imutável + fila de revisão humana. Stack: Python + Azure OpenAI + Postgres + Terraform.</description></item></channel></rss>