Agentes com RAG
Agentes que consultam sua base de conhecimento (documentos, wiki, manuais) para responder com precisão e contexto. RAG com dados privados da empresa.
IA que conhece seu negócio
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a técnica que permite LLMs acessarem sua base de conhecimento privada — documentos, manuais, wikis, FAQs, contratos — para responder com informações precisas e atualizadas, sem alucinar.
Implementamos pipelines de RAG completos: ingestão de documentos, geração de embeddings, busca semântica e integração com LLMs para respostas contextualizadas. Seus dados ficam no seu ambiente, não são usados para treinar modelos de terceiros.
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Automação com Agentes de IATecnologias
Benefícios
Respostas com Fonte
Cada resposta indica de qual documento veio a informação — verificável e auditável.
Dados Privados, Seguros
Seus documentos ficam em vector database privado. Nenhum dado é enviado para treinar modelos externos.
Conhecimento Atualizado
Diferente de LLMs com knowledge cutoff, RAG acessa informações atualizadas da sua base — sempre preciso.
Nossos Diferenciais
Pipeline Robusto
Chunking inteligente, re-ranking de resultados, filtros por metadados e fallback gracioso. Não é "embeddings + prompt" genérico.
Avaliação de Qualidade
Medimos precisão e recall do RAG com testes automatizados. Sabemos se as respostas estão corretas, não apenas fluentes.
Metodologia
Curadoria da base de conhecimento (1 semana) → Setup do pipeline de RAG (1-2 semanas) → Tuning de prompts e retrieval (1-2 semanas) → Avaliação de qualidade → Deploy.
Perguntas Frequentes
RAG = Retrieval-Augmented Generation. Antes de gerar uma resposta, o sistema busca documentos relevantes na sua base de conhecimento e usa essas informações como contexto para o LLM. Resultado: respostas precisas, baseadas nos seus dados.
PDF, Word, Excel, HTML, Markdown, texto puro, e-mails. Basicamente qualquer documento texto-based. Para imagens e vídeos, usamos modelos multimodais quando aplicável.
Sim. Os embeddings ficam em vector database privado (Pinecone ou self-hosted). Os documentos originais ficam no seu ambiente. Nada é usado para treinar modelos de terceiros.
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