# Respostas dos seus dados, com comprovante.

> Geração aumentada por recuperação (RAG) sobre seus documentos, chamados e bancos de dados, com citações, permissões e qualidade medida. Converse com os dados da empresa com segurança.

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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

## A maioria das demos de RAG morre em documento real.

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.

## O que construímos

- **Assistente de conhecimento interno**: Políticas, processos e documentação respondidos em segundos, com o parágrafo de origem linkado.
- **Redução de chamados**: Clientes recebem respostas certas da central de ajuda e de chamados antigos; atendentes recebem sugestões de resposta.
- **Busca em contratos e compliance**: Ache cláusulas, obrigações e prazos em milhares de documentos.
- **Analytics em português**: Perguntas em linguagem natural viram SQL com guardrails, e a resposta vem do banco, não de um chute.

## O que você recebe

- Pipeline de ingestão: PDFs, Office, Notion, Drive, Confluence, bancos
- Busca híbrida (vetorial + palavra-chave) com reranking
- Permissões por documento espelhadas das fontes
- Avaliações de qualidade: fidelidade, precisão de citação, taxa de recusa
- Interface de chat, bot no Slack/Teams/WhatsApp ou API

## Stack

pgvector, Postgres, Elasticsearch, Qdrant, Embeddings, Rerankers, Claude, GPT, Gemini, Next.js

## Dúvidas

### 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.

## Outras capacidades

- [Agentes de IA](https://ai.arcvs.tech/pt/servicos/agentes-de-ia): Agentes que usam suas ferramentas, seguem suas regras e terminam tarefas reais de ponta a ponta.
- [Orquestração de agentes](https://ai.arcvs.tech/pt/servicos/orquestracao-de-agentes): Planejador, executores e revisores em paralelo, com um único dono do estado e trilha de auditoria completa.
- [Treinamento de modelos](https://ai.arcvs.tech/pt/servicos/treinamento-de-modelos): Modelos treinados e destilados que vencem na sua tarefa, custam menos e são seus.
- [Automação com IA](https://ai.arcvs.tech/pt/servicos/automacao-com-ia): Fluxos em que a IA lê, classifica e decide, e o código faz o resto. Medido em horas recuperadas.
- [IA privada e on-premise](https://ai.arcvs.tech/pt/servicos/ia-privada): Modelos abertos na sua nuvem ou hardware. Prompts e documentos nunca saem do seu perímetro.
- [Segurança de IA](https://ai.arcvs.tech/pt/servicos/seguranca-de-ia): Red team para aplicações de LLM e agentes: prompt injection, vazamento de dados, agência excessiva.
- [OSINT e auditoria de segurança](https://ai.arcvs.tech/pt/servicos/osint-e-auditoria-de-seguranca): Sua exposição vista de fora: vazamentos, segredos, ativos esquecidos, CVEs. Depois, testes autorizados e correções.

## Contato

- WhatsApp: +5532999143361 (https://wa.me/5532999143361)
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