Levamos IA generativa a produção com o rigor de engenharia de qualquer sistema crítico: RAG sobre a base de conhecimento da empresa, agentes com ferramentas, avaliação contínua e controle de custo.
Cada bloco corresponde a uma capacidade que entregamos nesta frente e sobre a qual assumimos responsabilidade técnica.
Começamos pelo processo, não pelo modelo. Mapeamos onde a geração de linguagem tem impacto mensurável, definimos a métrica de sucesso e só então escolhemos a abordagem — prompt engineering, RAG, fine-tuning ou uma combinação.
Integração com os modelos da OpenAI e com o Azure OpenAI Service quando o requisito é residência de dados, rede privada e conformidade corporativa. Camada de abstração sobre o provedor para que a troca de modelo seja uma decisão de configuração.
Pipeline completo: ingestão e chunking sensível à estrutura do documento, embeddings, banco vetorial, busca híbrida (semântica e léxica), reranking e montagem de contexto. A resposta cita a fonte, o que torna o sistema auditável.
Agentes que executam tarefas reais chamando ferramentas: consultar sistema interno, abrir chamado, gerar relatório. Com limite de passos, aprovação humana em ações sensíveis e rastro completo de cada decisão tomada.
Assistentes integrados a Teams, WhatsApp, portal interno ou site público. Com controle de acesso por perfil, histórico de conversa, handoff para atendimento humano e política clara sobre o que o assistente pode e não pode responder.
Classificação, extração e roteamento de documentos e solicitações. A IA entra onde a regra determinística não alcança, e o fluxo permanece observável e reversível ponta a ponta.
Conjunto de avaliação versionado, testes de regressão a cada mudança de prompt ou modelo, detecção de alucinação, filtro de conteúdo, proteção contra prompt injection e painel de custo por token, por funcionalidade e por usuário.