RAG e busca empresarial com IA
Respostas fundamentadas em documentos e bases autorizadas.
Como podemos ajudar
Estruturamos indexação, busca semântica e recuperação de documentos para reduzir respostas descontextualizadas de assistentes. Não prometemos precisão absoluta: avaliamos fontes e limitações.
Os projetos passam por avaliação de escopo e disponibilidade. Quando necessário, a execução poderá envolver especialistas parceiros apresentados na proposta.
Aplicações comuns
- Manuais de suporte e políticas internas
- Catálogos, contratos e documentação técnica
- Pesquisa empresarial em conteúdo disperso
O que você pode esperar
Entregáveis definidos em função do diagnóstico técnico, com escopo formalizado antes da contratação.
Estratégia de ingestão e permissões
Detalhamento e critérios de aceite alinhados durante a proposta.
Pipeline de busca e recuperação
Detalhamento e critérios de aceite alinhados durante a proposta.
Avaliação da relevância e rastreabilidade
Detalhamento e critérios de aceite alinhados durante a proposta.
Nosso processo
Uma sequência de trabalho adaptada à complexidade e aos riscos do projeto.
Preparar e classificar dados
Alinhamos o problema e os resultados desejados.
Testar recuperação
Planejamos a execução com validações frequentes.
Medir cobertura e qualidade
Avaliamos o resultado e os próximos passos.
Decisões que fazem diferença no projeto
RAG combina recuperação de documentos com geração de linguagem para fornecer contexto verificável às respostas. Funciona melhor quando a qualidade da indexação, o controle de acesso e a avaliação da recuperação recebem atenção desde o início.
Preparação de documentos, deduplicação, divisão em trechos e metadados de origem.
Busca semântica ou híbrida, filtros por permissão e reclassificação de resultados.
Respostas com referências, limites para contexto insuficiente e avaliação de relevância.
Rotinas de atualização e exclusão para não perpetuar documentos removidos.
Perguntas antes de começar
Respostas técnicas para orientar o diagnóstico, sem substituir a definição de escopo.
RAG elimina alucinações?
Não. A recuperação pode melhorar o contexto, mas é preciso medir se as fontes são relevantes e impedir afirmações sem suporte.
Precisa treinar um modelo próprio?
Em muitos casos não. RAG pode ser usado com modelos existentes e uma base de conhecimento bem organizada.
Como proteger informações sigilosas?
Filtrando documentos segundo as permissões do usuário e evitando que a camada de busca revele conteúdo não autorizado.
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