Automação com Agentes de IA

Agentes com RAG

Agentes que consultam sua base de conhecimento (documentos, wiki, manuais) para responder com precisão e contexto. RAG com dados privados da empresa.

servico.config

service:

nome: "Agentes com RAG"

categoria: "Automação com Agentes de IA"

stack: [Pinecone, OpenAI Embeddings, LangChain]

status: ativo

IA que conhece seu negócio

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a técnica que permite LLMs acessarem sua base de conhecimento privada — documentos, manuais, wikis, FAQs, contratos — para responder com informações precisas e atualizadas, sem alucinar.

Implementamos pipelines de RAG completos: ingestão de documentos, geração de embeddings, busca semântica e integração com LLMs para respostas contextualizadas. Seus dados ficam no seu ambiente, não são usados para treinar modelos de terceiros.

O que está incluído

Pipeline de ingestão de documentos (PDF, Word, HTML)

Busca semântica com embeddings vetoriais

Respostas citando fontes específicas

Atualização incremental da base de conhecimento

Suporte a múltiplas fontes de dados

Privacidade: dados no seu ambiente

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Categoria

Automação com Agentes de IA

Tecnologias

Pinecone OpenAI Embeddings LangChain Python FastAPI PostgreSQL (pgvector)

Benefícios

Respostas com Fonte

Cada resposta indica de qual documento veio a informação — verificável e auditável.

Dados Privados, Seguros

Seus documentos ficam em vector database privado. Nenhum dado é enviado para treinar modelos externos.

Conhecimento Atualizado

Diferente de LLMs com knowledge cutoff, RAG acessa informações atualizadas da sua base — sempre preciso.

Nossos Diferenciais

Pipeline Robusto

Chunking inteligente, re-ranking de resultados, filtros por metadados e fallback gracioso. Não é "embeddings + prompt" genérico.

Avaliação de Qualidade

Medimos precisão e recall do RAG com testes automatizados. Sabemos se as respostas estão corretas, não apenas fluentes.

metodologia.md

Metodologia

Curadoria da base de conhecimento (1 semana) → Setup do pipeline de RAG (1-2 semanas) → Tuning de prompts e retrieval (1-2 semanas) → Avaliação de qualidade → Deploy.

Perguntas Frequentes

RAG = Retrieval-Augmented Generation. Antes de gerar uma resposta, o sistema busca documentos relevantes na sua base de conhecimento e usa essas informações como contexto para o LLM. Resultado: respostas precisas, baseadas nos seus dados.

PDF, Word, Excel, HTML, Markdown, texto puro, e-mails. Basicamente qualquer documento texto-based. Para imagens e vídeos, usamos modelos multimodais quando aplicável.

Sim. Os embeddings ficam em vector database privado (Pinecone ou self-hosted). Os documentos originais ficam no seu ambiente. Nada é usado para treinar modelos de terceiros.

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