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Inteligência aplicada

RAG e bases de conhecimento

A arquitetura empresarial que obriga a IA a dizer a verdade, usando exclusivamente os dados do seu negócio.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é o limite que separa um chatbot que alucina de uma ferramenta corporativa segura. Construímos e mantemos pipelines desenhados para extrair dados valiosos dos seus PDFs, wikis e bancos de dados em milissegundos. Nenhuma caixa preta, nenhuma adivinhação — apenas respostas precisas, versionadas e com citação exata de fonte.

Arquitetura RAG sob o capô

Como garantimos que a IA use os dados reais da sua operação antes de pensar em responder.

1. Pergunta

Base da Empresa

2. Busca Vetorial
(Contexto Exato)

3. Geração
(Restrita à fonte)

Sintomas que esse serviço resolve

IA que responde com confiança, mas inventa dados cruciais (alucinação) e coloca a operação em risco legal ou técnico

Documentação rica e valiosa presa em silos e pastas que a equipe de operação simplesmente não consegue encontrar na hora do incêndio

Horas desperdiçadas de profissionais seniores sendo interrompidos para responder dúvidas que já estão nos manuais da empresa

Onboarding de novos funcionários travado sob a necessidade de mentorias caras de acompanhamento humano constante

O que entregamos

01

Engenharia de dados estruturada

Não é só jogar arquivos na IA. Cuidamos do chunking semântico, limpeza técnica, extração de tabelas e sincronização para que o conhecimento nunca fique obsoleto.

02

Vetorização & Busca Híbrida

Misturamos a busca pelo significado da frase (embeddings vectoriais) com busca de palavras-chave exata. Sua equipe sempre acha o que quer, independentemente de como pergunta.

03

Reranking de alta precisão

Adicionamos uma camada extra especializada em reordenar os resultados para passar um 'filtro-fino'. Os trechos irrelevantes não chegam na IA para confundi-la. Reduz ruído a quase zero.

04

Avaliação Contínua (Evals)

Sua base muda diariamente. Implementamos ferramentas automatizadas de avaliação (Q&A de teste) para medir a regressão. É a prova matemática de que a IA não ficou pior após atualizações.

Stack típica

Vector DB (Pinecone / PgVector)Busca HíbridaCross-Encoder RerankingEval Frameworks

Onde já rodamos isso

  • Plataforma de conhecimento técnico

Faz sentido pra você?

Conversa de 45 minutos, gratuita, sem proposta no fim. A gente entende o problema, devolve um plano. Você decide o resto.