Ingestão de documentos e dados
PDFs, arquivos do Office, sites, bancos de dados e registros de ERP / PDV indexados com segurança.
Serviços de IA
Implementação de RAG: IA que responde a partir dos seus próprios dados
Transforme contratos, POPs, catálogos de produtos e registros de ERP em um assistente que responde com precisão — e mostra exatamente de onde veio cada resposta.
O que oferecemos
O que está incluído
Busca com controle de permissões
Os usuários recuperam apenas o que têm permissão para ver — por função, filial ou departamento.
Respostas com citações
Cada resposta traz um link para a passagem de origem, para que as equipes possam verificar e agir.
Avaliação de precisão
Conjuntos de testes criados a partir das suas perguntas reais; a precisão é medida, não presumida.
Por que RAG em vez de um chatbot genérico?
Grandes modelos de linguagem escrevem com fluência, mas, sozinhos, não conhecem seus preços, políticas ou níveis de estoque — e podem inventar coisas com toda a confiança. A geração aumentada por recuperação (RAG) resolve isso: antes de responder, o sistema recupera as passagens mais relevantes dos seus dados e o modelo responde somente a partir delas, com citações.
O que conectamos
- Políticas, POPs, manuais de RH e contratos (PDF, Word, Google Drive, SharePoint)
- Catálogos de produtos, listas de preços e manuais técnicos
- Registros de ERP, PDV e contabilidade: vendas, estoque, clientes e faturas
- Sites, centrais de ajuda e histórico de chamados
Como funciona
- Ingestão: documentos e registros são limpos, divididos em passagens e indexados em um banco de dados vetorial.
- Recuperação: cada pergunta busca as passagens mais compatíveis — filtradas pelas permissões do usuário.
- Geração: o modelo responde usando apenas essas passagens e as cita, ou diz que não sabe.
- Avaliação: medimos a precisão em perguntas reais e continuamos aprimorando a recuperação.
Onde traz retorno
Equipes de vendas cotando o preço certo em segundos, agentes de suporte respondendo com base na política mais recente, o financeiro pesquisando milhares de faturas em linguagem natural e novos funcionários sendo integrados sem esperar por um colega sênior.
FAQ
Perguntas frequentes
O que é RAG (geração aumentada por recuperação)?
RAG é uma técnica de IA em que o sistema primeiro busca nos seus próprios documentos as passagens relevantes e depois responde usando apenas essas passagens, com citações — assim as respostas são precisas e verificáveis.
Qual a diferença entre RAG e um chatbot comum?
Um chatbot comum responde a partir de dados gerais de treinamento e pode inventar fatos. Um assistente RAG responde apenas a partir do seu conteúdo aprovado e avisa quando não sabe.
Quais documentos vocês conseguem conectar?
PDFs, arquivos Word e Excel, Google Drive, SharePoint, sites, centrais de ajuda, bancos de dados e sistemas empresariais, como seu ERP ou CRM.
Funcionários diferentes podem ver informações diferentes?
Sim. A recuperação respeita as permissões, então cada usuário recebe respostas apenas de documentos aos quais tem acesso.
Nossos dados são usados para treinar modelos públicos de IA?
Não. Seus documentos permanecem no seu índice privado e nunca são usados para treinar modelos públicos.
Pode rodar em nossos próprios servidores?
Sim. Podemos implantar na sua conta de nuvem ou em servidores locais, usando modelos de código aberto quando necessário.
Como vocês medem a precisão?
Montamos um conjunto de testes com suas perguntas reais, medimos com que frequência as respostas estão corretas e bem citadas e aprimoramos a recuperação até atingir as metas.
Quanto tempo leva um projeto de RAG?
Um primeiro assistente funcional sobre um conjunto dos seus documentos normalmente leva de 2 a 3 semanas; a expansão para mais fontes e usuários vem em fases.
Comece com um processo. Comprove em quatro semanas.
Escolha o processo que mais consome o seu tempo — vamos executar um piloto funcional com os seus dados.