Serviços de IA e Agentes
IA que trabalha sobre seus documentos e dados, não chat genérico
Construímos assistentes e agentes que respondem com base nos documentos da sua empresa, classificam solicitações e apoiam decisões com dados. Um sistema que lê o que você tem e dá uma resposta fundamentada em vez de chutar.
O que entregamos
Construímos IA que trabalha com o que a empresa realmente tem: os documentos, os registros e as perguntas que os usuários fazem todo dia. Cada resposta volta com a passagem de origem anexada.
- Assistentes com RAG. Respondem a partir dos seus documentos internos e citam a passagem de origem em cada resposta, para quem lê conseguir verificar que a resposta veio de algum lugar real.
- Agentes autônomos para pesquisa, classificação e apoio à decisão. Com checkpoints humanos sempre que o custo de uma decisão errada justificar.
- Machine learning clássico. Classificação, regressão, clustering, previsão e detecção de anomalias, usados onde um modelo grande seria mais lento, mais caro ou menos acurado do que um menor.
- Pipelines com LLMs e ferramentas. Chamam APIs, buscam dados atualizados e produzem saída estruturada que seus sistemas consomem direto, sem uma pessoa reformatando a resposta.
- Workflows multi-step. Um agente planeja, age, verifica o próprio trabalho e entrega um resultado limpo para o próximo passo, em vez de jogar tudo de volta para uma pessoa resolver.
Tecnologias
A escolha do modelo importa menos do que o pipeline em volta dele. A maior parte do trabalho está em retrieval, avaliação e saída estruturada. São as partes que decidem se a resposta está certa, em vez de só soar bem.
- LLMs. OpenAI, Claude, Gemini e opções open-source como Llama, Mistral, Gemma e Qwen, escolhidos por tarefa conforme acurácia, custo, latência e requisitos de privacidade.
- Bancos vetoriais. Pinecone e Weaviate para cargas dedicadas, pgvector quando você quer manter o retrieval dentro do Postgres que já está de pé.
- Orquestração. LangChain e LlamaIndex para padrões comuns, código customizado quando o framework atrapalha o que você realmente precisa fazer.
- Ferramentas de ML clássico. Scikit-learn e XGBoost para problemas tabulares em que um modelo estruturado supera um modelo de linguagem em qualidade e em custo.
- Embeddings e retrieval. Busca híbrida que combina casamento semântico com busca por palavra-chave, porque busca puramente vetorial deixa passar coisas que um leitor humano não deixaria.
Como conduzimos
Uma situação comum
O time de suporte responde as mesmas perguntas toda semana. Alguém do financeiro passa uma hora procurando a cláusula certa num contrato. A base de conhecimento existe mas ninguém busca porque a busca não funciona.
Como conduzimos
Indexamos seus documentos reais, construímos um pipeline de retrieval que encontra as passagens certas, ligamos a um LLM que responde com citações. Adicionamos etapas de verificação para o modelo saber quando não sabe, em vez de inventar.
O que você recebe
Um assistente funcionando que responde a partir dos seus documentos com fontes citadas. Um plano técnico para a próxima fase. Métricas de base sobre acurácia e tempo de resposta após rodar com perguntas reais.
Dúvidas sobre IA e agentes
RAG é Retrieval-Augmented Generation. Em vez de pedir para um LLM responder do zero, você primeiro busca as passagens relevantes nos seus documentos e passa elas para o modelo usar como fonte. O resultado é uma resposta que cita de onde veio, em vez de parecer convincente e estar errada.
Indexamos seus documentos em um banco vetorial (pgvector, Pinecone ou Weaviate conforme o caso), montamos um pipeline de retrieval que combina busca semântica e por palavra-chave, e conectamos ao LLM que responde com citações. O piloto sai em 2-4 semanas com os documentos reais, não com uma base de teste.
LLM quando a entrada é texto não estruturado, linguagem livre ou quando a tarefa exige raciocínio. ML clássico (XGBoost, scikit-learn) quando os dados são tabulares e o padrão é previsível: classificação de churn, previsão de vendas, detecção de fraude. ML clássico costuma ser mais barato, mais rápido e mais acurado nessas tarefas.
pgvector quando você já tem Postgres de pé e não quer um serviço a mais para operar. Pinecone quando a carga é alta e você quer um serviço gerenciado que apenas funciona. Weaviate quando precisa de recursos além de busca vetorial, como GraphQL ou filtros complexos. Para a maioria dos casos, pgvector resolve.
Três coisas em conjunto. Retrieval de qualidade para o modelo ter o contexto certo. Etapas de verificação para ele dizer 'não sei' quando não encontra base. E avaliação com perguntas reais antes de colocar em produção. Alucinação não desaparece por completo, mas a taxa cai para um nível aceitável.
Depende da escolha. Se o caso permite, usamos a API da OpenAI ou Anthropic com acordos que impedem treinamento nos seus dados. Se a privacidade exige, rodamos modelos open-source como Llama, Mistral, Gemma ou Qwen na sua infraestrutura ou na nossa, sem envio para APIs externas. O plano técnico fecha essa decisão antes de construirmos o protótipo.
Nossos diferenciais
- Protótipo funcional antes de qualquer decisão de longo prazo
- Sem lock-in: você leva todo código e documentação
- Projetos iniciam em dias, não semanas
Vamos falar do seu caso
Fale com o Lab
Descreva o desafio em poucas linhas. Retornamos para conversar sobre os próximos passos.
O que acontece depois
- Conversa de 30 min, sem compromisso
- Diagnóstico em 1-2 semanas
- Protótipo funcional em 2-4 semanas, plano técnico em 1 semana
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