Modelos de IA podem responder de forma incorreta ou sem contexto suficiente. A arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) conecta o assistente a fontes autorizadas da empresa — como PostgreSQL, SQL Server, ERPs ou PDFs — para reduzir o risco de respostas sem fundamento. A qualidade depende das fontes, das integrações, dos controles de acesso e dos testes definidos para o projeto.
Bancos MySQL/PostgreSQL, ERPs, PDFs contratuais ou FAQs internas da empresa.
Quando o projeto requer busca semântica, os dados podem ser convertidos em vetores e armazenados na infraestrutura definida no escopo, com controles de acesso e proteção compatíveis com o ambiente escolhido.
Quando uma pergunta é feita, a busca recupera os trechos mais relevantes entre as fontes autorizadas. A recuperação deve ser testada e monitorada para cada base.
A IA utiliza o contexto recuperado para compor uma resposta. Podemos configurar referências às fontes e mecanismos de validação, mas respostas devem ser avaliadas continuamente.
Casos de uso que precisam ser validados conforme dados, integrações, segurança e operação da empresa.
Assistente no WhatsApp ou Web capaz de consultar o estoque em tempo real, verificar status de pedidos no ERP e responder dúvidas técnicas sobre produtos.
Pergunte qualquer regra jurídica, cláusula ou dados de relatórios financeiros de centenas de páginas em segundos com indicação da página exata.
Treine novos funcionários instantaneamente com uma IA que responde todas as políticas, procedimentos de TI e manuais da empresa.
Desenvolvemos uma Prova de Conceito (PoC) personalizada com seus dados em poucos dias.
