Conhecimento interno
Consulta a políticas, documentação técnica, procedimentos e histórico autorizado.
RAG e inteligência artificial local
Seus dados, respostas com contexto.
Criamos assistentes que consultam documentos e bases autorizadas para apoiar análises, processos e gestão. A arquitetura pode operar em infraestrutura local ou controlada, conforme seus requisitos.
O que é RAG
Conhecimento consultável, com origem visível.
RAG combina busca em uma base selecionada com geração de respostas. Antes de responder, o sistema recupera trechos relevantes de documentos permitidos e pode mostrar de onde veio cada informação.
Isso ajuda a manter o conteúdo atualizado sem depender apenas da memória do modelo. Ainda assim, respostas podem conter erros: por isso definimos testes, limites de uso e revisão humana para decisões importantes.
Aplicações possíveis01 02 03 04 05 06
IA útil para o trabalho real.
Análise de dados
Apoio à interpretação de relatórios e indicadores, com fontes e limites definidos.
Processos
Orientação contextual para equipes em rotinas com etapas, regras e exceções.
Gestão
Resumos e respostas para acompanhamento operacional, sem substituir a decisão responsável.
Atendimento interno
Assistentes para dúvidas recorrentes de colaboradores, com acesso conforme a função.
Integrações
Conexão com fontes existentes quando APIs, licenças e permissões permitirem.
Como implementamos01 02 03 04
Começar pequeno. Medir. Expandir.
Descobrir
Definir caso de uso, fontes, usuários, riscos e critérios de sucesso.
Preparar
Organizar dados, permissões e ambiente de execução.
Validar
Testar perguntas reais, fontes, limites e qualidade das respostas.
Operar
Documentar, monitorar e atualizar a base e os controles.
A instalação local pode reduzir o envio de dados a serviços externos, mas não elimina riscos. A solução exige controle de acesso, proteção da infraestrutura, tratamento adequado de dados pessoais e avaliações contínuas.
Perguntas frequentes
Escolhas antes da implantação.
RAG e IA local são a mesma coisa?
Não. RAG é uma técnica para buscar conteúdo antes da resposta. IA local descreve onde o modelo e os dados são processados. Podemos combinar as duas conforme o projeto.
Os dados precisam sair da empresa?
Não necessariamente. Avaliamos infraestrutura, modelo, integrações e políticas de acesso. Qualquer serviço externo necessário deve ser identificado na proposta.
Qual é o prazo de um projeto?
Um piloto com fontes delimitadas pode exigir, como referência inicial, quatro a dez semanas. Integrações, qualidade dos dados e requisitos de segurança podem ampliar esse prazo; o cronograma final depende do diagnóstico.
Sua informação pode trabalhar melhor.
Conte o caso de uso e o tipo de dados, sem anexar informações sensíveis no formulário público. Vamos avaliar o caminho mais adequado.
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