RAG State-of-the-Art
Implementação com embeddings vetoriais, chunking inteligente e reranking para máxima precisão.
Transforme manuais, documentos, processos e bases de dados em um assistente inteligente que responde perguntas com precisão cirúrgica — baseado exclusivamente nos seus dados, sem alucinações.
Quero Minha Base de Conhecimento IAO funcionário médio gasta 1.8 hora por dia procurando informações internas. Documentos espalhados em drives, wikis desatualizadas e processos não documentados custam produtividade e geram inconsistência.
Quando alguém sênior sai da empresa, leva consigo conhecimento crítico que nunca foi sistematizado. Isso cria gargalos, dependências e riscos operacionais.
Chatbots genéricos inventam respostas. RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a tecnologia que garante que a IA responda APENAS com base nos seus documentos reais — sem alucinações, sem invenções.
RAG é a ponte entre o caos informacional e respostas instantâneas e precisas.
Implementação com embeddings vetoriais, chunking inteligente e reranking para máxima precisão.
Conectamos PDFs, Notion, Confluence, Google Drive, SharePoint e bancos de dados.
Guardrails que impedem a IA de inventar — ela responde só o que encontra nos seus dados.
Permissões por departamento, cargo ou projeto. Cada um vê apenas o que deve.
Novos documentos são indexados automaticamente, mantendo a base sempre atualizada.
Indexação inteligente de todos os documentos com embeddings de alta qualidade.
Busca semântica que entende a intenção, não apenas keywords.
Interface conversacional onde colaboradores fazem perguntas em linguagem natural.
Respostas instantâneas e precisas — sem vasculhar dezenas de documentos.
Validação de respostas com citações de fonte e score de confiança.
Confiança total: cada resposta vem com a referência do documento original.
Sistema automatizado para indexar novos documentos conforme são criados.
Base de conhecimento sempre atualizada sem intervenção manual.
Dashboard com perguntas mais frequentes, gaps de conhecimento e satisfação.
Identifique lacunas na documentação e priorize a criação de conteúdo.
Especialistas em NLP e information retrieval com experiência em projetos RAG para empresas de diferentes portes e setores. Cada implementação é validada com métricas rigorosas de precisão e recall.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que combina busca em documentos com IA generativa. Em vez de inventar respostas, a IA busca a informação nos seus documentos reais e gera uma resposta baseada exclusivamente neles.
Suportamos PDFs, Word, PowerPoint, planilhas, páginas Notion, Confluence, Google Docs, e-mails e qualquer conteúdo acessível via API. Também indexamos bancos de dados relacionais e APIs.
Implementamos múltiplas camadas: retrieval com score de relevância, validação cruzada de fontes, citação obrigatória do documento fonte e fallback para 'não sei' quando a confiança é baixa.
Não. Conectamos diretamente às suas fontes existentes (Google Drive, SharePoint, Confluence, etc.) sem necessidade de migração. Os documentos permanecem onde estão.
O custo depende do volume de documentos e número de usuários. O investimento se paga rapidamente com a economia de horas gastas procurando informação — em média, 1.8 hora por colaborador por dia.
Receba uma demonstração com seus próprios documentos — veja a mágica acontecer.
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