Ajude sua equipe a encontrar respostas em manuais, procedimentos e bases de conhecimento. A Mira Sistemas implanta RAG para empresas de Curitiba e região: uma solução que busca informações nos documentos autorizados e fornece esse contexto à IA. O projeto combina organização do conteúdo, referências às fontes e controle de acesso.
RAG significa geração aumentada por recuperação: antes de responder, a solução busca trechos relevantes na base de conhecimento. Ela não exige, por si só, treinar novamente o modelo.
Facilite a consulta a manuais técnicos, procedimentos e soluções conhecidas. A equipe recebe uma resposta apoiada no conteúdo disponível e pode consultar os documentos de origem.
Ajude colaboradores a localizar orientações vigentes sem percorrer várias pastas. O projeto considera versões, responsáveis pela atualização e conteúdos que exigem acesso restrito.
Reúna especificações de produtos, condições aprovadas e materiais de apoio para consulta. Dados que mudam com frequência, como estoque ou preços, podem exigir integração direta com o sistema responsável.
Use o conhecimento aprovado para apoiar respostas no site ou WhatsApp. Separamos a base pública dos documentos internos para evitar que informações restritas entrem nas respostas aos clientes.
Avaliamos formatos, qualidade do texto, tabelas e arquivos digitalizados. A preparação pode incluir extração de texto e organização do conteúdo para que a busca encontre os trechos corretos.
Definimos como exibir as fontes e restringir a busca aos documentos permitidos para cada público. Os testes verificam tanto a resposta quanto o conteúdo recuperado pela solução.
Identificamos quem fará as perguntas, quais documentos são úteis e quem pode autorizar seu uso. Começamos com uma base delimitada e perguntas reais da equipe.
Revisamos qualidade, duplicidades e versões. Definimos permissões e a rotina de atualização para que a base acompanhe as mudanças da empresa.
Conectamos a busca ao modelo de IA e à interface escolhida. Configuramos referências às fontes e orientações para os casos em que não há informação suficiente na base.
Testamos respostas corretas, ausência de informação, documentos conflitantes e acessos restritos. A implantação segue os critérios aprovados, com acompanhamento conforme o contrato.
A busca deve recuperar os documentos relevantes para as perguntas que a equipe realmente faz.
As respostas precisam estar apoiadas nas fontes apresentadas; uma citação isolada não comprova que a resposta está correta.
Usuários devem consultar apenas o conteúdo autorizado para seu perfil, inclusive nos testes de perguntas indiretas.
Tempo de resposta, custo por uso e atualização da base precisam ser compatíveis com a rotina da empresa.
Veja quando usar RAG, como preparar sua base e o que influencia a implantação.
RAG recupera informações de fontes externas e entrega os trechos relevantes ao modelo durante a resposta. Fine-tuning ajusta um modelo por meio de treinamento adicional com exemplos. São técnicas diferentes, que podem ser combinadas. Para consultar documentos que mudam com frequência, avaliamos primeiro a qualidade da base e da recuperação.
Não. RAG pode melhorar o apoio das respostas em informações da empresa, mas a busca pode falhar e o modelo pode interpretar mal um trecho. Por isso o projeto inclui avaliação com perguntas reais, referências às fontes e tratamento de perguntas sem resposta na base.
Sim, após avaliar formato, legibilidade e autorização de acesso. PDFs digitalizados podem exigir extração de texto; tabelas, imagens e documentos com versões conflitantes precisam de tratamento específico. Na avaliação inicial identificamos o que está pronto para uso e o que precisa ser organizado.
Definimos uma rotina de inclusão, substituição e remoção de documentos, manual ou integrada à fonte conforme o projeto. Também estabelecemos responsáveis e verificações para que versões antigas deixem de orientar respostas quando forem substituídas.
Sim. RAG pode fornecer a base de conhecimento de um chatbot com IA para WhatsApp ou site. O canal cuida da conversa; a recuperação busca o conteúdo autorizado para apoiar as respostas. O projeto precisa separar o conhecimento público dos documentos restritos.
O custo depende do volume e formato dos documentos, frequência de atualização, permissões, integrações e uso esperado. A proposta considera preparação da base, desenvolvimento e despesas recorrentes com modelos, busca, infraestrutura e manutenção. Começamos com uma avaliação gratuita em Curitiba e região.
RAG faz sentido quando a resposta depende de conhecimento distribuído em documentos. Consultar um saldo, calcular um valor ou atualizar um pedido pode exigir acesso direto ao sistema e regras específicas. Nossa consultoria em IA avalia o processo para definir a solução adequada.
Agende uma avaliação gratuita em Curitiba e região. Vamos entender suas perguntas recorrentes e verificar como os documentos podem apoiar um assistente de IA.