Conhecimento e pesquisa
Preparar documentos, manter as regras de acesso e recuperar o contexto relevante. Respostas que remetem para as fontes em vez de dependerem da memória do modelo.
Todos os serviços
Integração AI
Integração AI
Apps movidos por LLM, pipelines RAG, busca vetorial e automação AI para produtos modernos.
O que está incluído
As tecnologias são escolhidas conforme as suas necessidades. São opções, não uma obrigação de usar todas.
Python
PineconeAssistentes e fluxos de trabalho
Ligar os modelos a ações do produto e a serviços externos. Validar respostas estruturadas, tratar falhas e exigir aprovação antes de ações sensíveis.
Qualidade e operação
Avaliar tarefas representativas antes do lançamento. Acompanhar a qualidade das respostas, a latência e o custo, com uma alternativa quando o modelo não consegue concluir o pedido.
- Integração de LLM (OpenAI, Anthropic, código aberto)
- Pipelines RAG com bases de dados vetoriais
- Pesquisa semântica (pgvector, Pinecone, Weaviate)
- Interfaces de chat com IA e respostas em streaming
- Monitorização em produção: precisão, latência e alucinações
- Sincronização automática da base de conhecimento e indexação de documentos
- Integração com vários fornecedores (OpenAI, Claude, Gemini)
- Gateway de API seguro com autenticação e limites de pedidos
- Automação de tarefas de suporte e operações
- Pipelines CI/CD para atualizações de modelos e implementações
Como funciona
Identificar onde a AI agrega valor genuíno. Definir critérios de avaliação.
O que recebeUm caso de uso delimitado, tarefas de exemplo e critérios de aceitação mensuráveis.
Escolher modelos, projetar o fluxo de dados, planejar a gestão de contexto.
O que recebeUm plano de acesso aos dados, um desenho da recuperação de contexto e a justificação do modelo escolhido.
Construir e testar o pipeline AI com amostras de dados reais.
O que recebeUm protótipo avaliado com exemplos representativos e limitações conhecidas.
Conectar à sua aplicação existente com UX adequada para interações com AI.
O que recebeUm fluxo de produto funcional com validação, revisão humana e tratamento de falhas.
Configurar avaliações, monitorizar a qualidade, iterar com base no uso real.
O que recebeUm conjunto de avaliação, um plano de monitorização e próximas melhorias concretas.
O que recebe
Um caso de uso delimitado, tarefas de exemplo e critérios de aceitação mensuráveis.
O que recebe
Um plano de acesso aos dados, um desenho da recuperação de contexto e a justificação do modelo escolhido.
O que recebe
Um protótipo avaliado com exemplos representativos e limitações conhecidas.
O que recebe
Um fluxo de produto funcional com validação, revisão humana e tratamento de falhas.
O que recebe
Um conjunto de avaliação, um plano de monitorização e próximas melhorias concretas.
Perguntas frequentes
Como começamos a trabalhar juntos?
Envie uma breve descrição do projeto ou use o formulário de contato. Vou analisar os objetivos, o escopo e os riscos, e sugerir os próximos passos.
Você pode trabalhar com uma base de código existente?
Sim. Posso entrar em um projeto existente, auditar o código, corrigir problemas críticos ou modernizar a arquitetura gradualmente.
Receberei uma estimativa clara antes do início?
Sim. Antes de começar, você recebe um escopo claro, uma estimativa de prazo, prioridades e uma faixa de orçamento.
Você oferece suporte após o lançamento?
Sim. Após o lançamento, posso manter o produto, corrigir bugs, atualizar dependências, otimizar performance e adicionar novas funcionalidades.
Você trabalha sob NDA?
Sim. Posso assinar um NDA antes de discutir detalhes e trato produto, código e dados de negócio com confidencialidade.
Vamos trabalhar juntos
Os meus colegas estão prontos para ajudar no seu projeto. Envie um pedido de informação para discutir o âmbito e a disponibilidade.
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