Serviços de IA e Agentes
Respostas da fonte, ou uma recusa
A resposta vem dos seus documentos. Ela cita o trecho que sustenta. Se esse trecho não está no arquivo, a resposta diz isso.
Exemplos
O problema de engenharia, em alguns formatos. Recuperação, uma citação, e um ponto em que o modelo precisa parar.
- 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.
- 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. O modelo escreve a resposta a partir do trecho recuperado.
- 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.
- 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 técnica
A resposta soa certa, e o trecho não sustenta. Ou o trecho não está no arquivo.
Como conduzimos
Indexamos os documentos reais, buscamos o trecho que responde a pergunta e anexamos na resposta. O modelo diz quando não sabe. Uma pessoa fica na decisão que sai caro errar.
O que você recebe
Você sai com essas respostas rodando nos seus arquivos, o código.
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. Sai em 1 a 3 semanas com os documentos reais, não com uma base de teste.
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.
Retrieval de qualidade para o modelo ter o contexto certo. Etapas de verificação para ele dizer 'não sei' quando não encontra base. Alucinação não desaparece por completo, mas a taxa cai para um nível aceitável.
O que você recebe
- Uma solução funcionando nos seus dados
- O código é seu
- 2 a 5 semanas quando o dono e os arquivos já estão disponíveis
Vamos falar do seu caso
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