Conhecimento preso em documentos
A resposta existe, mas ninguém encontra. Novos colaboradores demoram meses para ficar autônomos.
IA
Assistentes com RAG e chatbots
Respostas baseadas nos documentos e dados da sua empresa, com citação da fonte.
RAG (geração aumentada por recuperação) faz o modelo consultar os seus documentos antes de responder, em vez de inventar. O resultado é um assistente que conhece manuais, contratos, políticas e procedimentos e mostra de onde tirou cada resposta. No atendimento, o mesmo princípio traz dados reais do pedido e do cliente.
OS PROBLEMAS QUE RESOLVEMOS
O que costuma estar por trás
de quem nos procura.
As mesmas perguntas, todos os dias
Especialistas gastam tempo em dúvidas repetidas em vez de em casos que exigem seu julgamento.
Chatbot que inventa ou trava
Sem base confiável, o bot responde com segurança algo errado, e a confiança do cliente cai.
O QUE CONSTRUÍMOS
Escopo típico
deste tipo de projeto.
Ingestão e indexação de documentos
PDFs, Word, planilhas, wikis e e-mails processados, com atualização automática quando o documento muda.
Respostas com fonte
Cada resposta traz trechos e links dos documentos usados, e diz quando não encontrou a informação.
Controle de acesso
O assistente só recupera o que o usuário pode ver, por equipe, cliente ou nível de confidencialidade.
Atendimento com dados reais
Chatbot no site e no WhatsApp que consulta pedido e status no sistema e transfere para uma pessoa com o histórico da conversa.
Integrações e entregas
Integrações comuns
- Google Drive, SharePoint e wikis
- ERP e CRM (consulta de pedidos e clientes)
- WhatsApp e widget de site
- Sistemas de chamados
O que você recebe
- Curadoria e priorização das fontes de conhecimento
- Assistente em produção com citação de fonte
- Painel com perguntas sem resposta para melhorar a base
- Regras de acesso e política de privacidade
Prazo de referência
Um assistente sobre um conjunto bem definido de documentos costuma ser lançado em 3 a 6 semanas; integrações com sistemas e WhatsApp somam de 2 a 4 semanas.
Referência para planejamento. O prazo e o investimento reais são definidos na proposta, depois do diagnóstico gratuito.DÚVIDAS SOBRE ESTE TIPO DE PROJETO
Perguntas e respostas diretas
Qual a diferença entre RAG e treinar um modelo com meus dados?
No RAG, o modelo consulta seus documentos no momento da pergunta, o que permite citar fontes, atualizar a base na hora e controlar acesso. Treinar um modelo é caro, difícil de atualizar e raramente necessário para esse tipo de caso.
Como saber se as respostas estão corretas?
Montamos um conjunto de perguntas reais com respostas esperadas e medimos o acerto a cada mudança. Em produção, os usuários avaliam a resposta e as perguntas sem resposta alimentam a melhoria da base.
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