Avaliação e Seleção de Modelos Locais Open-Source para Terapia Privada

Objetivo: avaliar modelos de linguagem open-source que rodam localmente em hardware comum (PC gamer, laptop) para suportar aplicações de terapia básica ou tarefas mais complexas, com foco em privacidade, custo e evolução rápida por meio de RAG e fine-tuning. Considere modelos open-source aptos para execução local e apresente candidatos viáveis com suas licenças e requisitos. Perguntas orientadoras: quais modelos atuais são viáveis para execução local com boa qualidade em contextos terapêuticos? Quais são os requisitos de hardware (VRAM, RAM, CPU), latência e consumo? Quais são as limitações de segurança, confiabilidade e alinhamento ético ao usar esses modelos em terapia? Como implantar uma pipeline de RAG privada com armazenamento local de vetores (FAISS, Milvus, etc.)? Quais estratégias de dados, fine-tuning e controle de saída são recomendadas para cenários terapêuticos? Como medir qualidade, segurança e privacidade (métricas, prompts de avaliação, benchmarks)? Quais são os riscos legais e de privacidade e como mitigá-los? Forneça uma lista de modelos candidatos abertos ou com licença permissiva que possam rodar localmente, com estimativas de hardware, limitações, prós e contras, incluindo: tipo de licença, tamanho do modelo, VRAM necessário, latência, opções de quantização e compatibilidade com pipelines de RAG locais. Inclua instruções passo a passo para configuração em hardware comum: ambiente de software recomendado, etapas de instalação, configurações de quantização (4-bit ou 8-bit), e como testar com prompts de terapia seguros. Sugira prompts de teste representativos para avaliar empatia, apoio, orientação cognitivo-comportamental e detecção de risco. Inclua um checklist de privacidade: dados do usuário, retenção, criptografia, logs e minimização de dados. Critérios de avaliação: coerência, segurança, alinhamento ético, utilidade clínica, robustez a inputs adversos, desempenho de memória e tempo de resposta. Inclua referências de atualizações de modelos nos últimos 12-18 meses para avaliar velocidade de melhoria quando pertinente. Ao final, gere uma recomendação com 2-3 modelos adequados para uso inicial, com justificativa, estimativas de custo de hardware, trade-offs e um plano de implementação em 4-6 semanas. Observação: inclua a seção WHEN foi testado pela última vez para cada modelo proposto. Observação de segurança: lembre o usuário de que o uso para terapia não substitui supervisão clínica e que devem respeitar normas locais de prática clínica.