Quero meu agente

Assistentes que buscam em documentos, wikis, chamados e bancos, respondem com citação, respeitam quem pode ver o quê e dizem "não sei" em vez de inventar. Qualidade medida, não suposta.

Semana 1
Protótipo com seus dados
Dia 30
Piloto em produção
100%
Seu: código e pesos
Ch. 01O problema

PDF escaneado, wiki desatualizada, tabelas, permissões e versões contraditórias quebram a busca ingênua. Fazemos ingestão, chunking, busca híbrida, reranking e controle de acesso, e provamos a qualidade com avaliações feitas das suas perguntas reais.

Ch. 02O que construímos

  • 01

    Assistente de conhecimento interno

    Políticas, processos e documentação respondidos em segundos, com o parágrafo de origem linkado.

  • 02

    Redução de chamados

    Clientes recebem respostas certas da central de ajuda e de chamados antigos; atendentes recebem sugestões de resposta.

  • 03

    Busca em contratos e compliance

    Ache cláusulas, obrigações e prazos em milhares de documentos.

  • 04

    Analytics em português

    Perguntas em linguagem natural viram SQL com guardrails, e a resposta vem do banco, não de um chute.

Ch. 03O que você recebe

  1. 01Pipeline de ingestão: PDFs, Office, Notion, Drive, Confluence, bancos
  2. 02Busca híbrida (vetorial + palavra-chave) com reranking
  3. 03Permissões por documento espelhadas das fontes
  4. 04Avaliações de qualidade: fidelidade, precisão de citação, taxa de recusa
  5. 05Interface de chat, bot no Slack/Teams/WhatsApp ou API
Stack
  • pgvector
  • Postgres
  • Elasticsearch
  • Qdrant
  • Embeddings
  • Rerankers
  • Claude
  • GPT
  • Gemini
  • Next.js

O agente do seu concorrente já está trabalhando.

Quero meu agente agora
Ch. 04Dúvidas

Vai alucinar?

Desenhamos para citar ou recusar. Toda resposta linka as fontes, e as avaliações acompanham fidelidade e taxa de recusa para pegar regressões antes do deploy.

Respeita permissões de documento?

Sim. A busca filtra pelo acesso de quem pergunta, espelhado dos sistemas de origem, e ninguém recebe resposta baseada num documento que não pode abrir.

Precisamos de banco vetorial?

Muitas vezes Postgres com pgvector resolve e mantém a stack simples. Só adicionamos infraestrutura quando a escala pede.

Para onde vão nossos dados?

Ficam na sua nuvem. Embeddings e índices vivem nas suas contas, e usamos modelos com retenção zero ou auto-hospedados, conforme a LGPD exigir.

Ch. 05Agora

Conta a dor. Respondemos em 1 dia útil.

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  • ✓NDA se precisar