Engenharia de dados e conhecimento
Engenharia de dados e conhecimento que responde com a fonte
Conhecimento corporativo que o seu time consulta em linguagem natural, e dados espalhados consolidados em algo que dá para investigar e confiar.
| O problema de negócio | Conhecimento preso em documentos e na cabeça de poucas pessoas, dados divididos entre sistemas e a mesma investigação refeita na mão toda vez |
|---|---|
| O que construímos | RAG avançado, busca semântica, bases de conhecimento corporativas e integrações via MCP; consolidação de dados, resolução de entidades, correlação temporal, grafos de conhecimento e detecção de anomalias |
| O que muda | Respostas mais rápidas com a fonte junto, menos investigações repetidas e decisões apoiadas em evidência |
| Prova em produção | O TributoX, nosso produto de inteligência fiscal, roda com ingestão de dados, conciliação, memória privada e RAG em produção, com 147 clientes pagantes |
| Os seus dados | Continuam seus, dentro da sua infraestrutura, e não treinam modelos de terceiros |
Respostas que dá para auditar
Um sistema de conhecimento só serve se as pessoas confiam nele. Os nossos respondem a partir dos seus documentos e mostram de onde veio a resposta, então uma resposta errada fica visível em vez de parecer plausível. Para a base técnica, veja o que é RAG e quando você precisa de um banco vetorial.
De dados espalhados a um evento reconstruído
Investigações empacam porque os fatos estão em cinco sistemas, com cinco nomes para o mesmo fornecedor. Consolidamos as fontes, resolvemos as entidades, alinhamos os eventos no tempo e apontamos o que não encaixa, para que a pergunta "o que aconteceu aqui?" leve minutos e não semanas.
Feito para rodar todo dia
Ingestão, permissões, avaliação e observabilidade fazem parte do sistema desde o primeiro dia. Veja como tratamos a privacidade de dados em IA corporativa.
Perguntas frequentes
Os nossos dados vão treinar o modelo de alguém?
Não. Os dados ficam na sua infraestrutura, e os planos corporativos de API não os usam para treino por padrão.
RAG ou fine-tuning?
RAG quando o problema é o que o modelo sabe, como seus documentos e políticas. Fine-tuning quando o problema é como ele se comporta. A maioria dos problemas de conhecimento é de RAG.
Dá para conectar às ferramentas que o time já usa?
Sim. Integramos as bases de conhecimento aos seus sistemas e às ferramentas de IA via MCP, para a resposta aparecer onde as pessoas trabalham.
Como vocês sabem que as respostas estão certas?
Avaliamos a recuperação e a geração separadamente, com perguntas reais, e continuamos medindo em produção.
Quanto esse problema custa hoje?
Agende uma call de 30 minutos. A gente dimensiona o problema, quanto custa resolver e o benefício líquido.
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