Agentes de IA e Automação

Integração de LLM

Adicione grandes modelos de linguagem ao seu produto com recuperação sobre os seus próprios dados, avaliação com perguntas reais, guardrails, controles de custo e um fallback claro para quando o modelo estiver incerto.

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Recursos de LLM criados para produção

Chamar a API de um modelo é a parte fácil. Tornar suas respostas precisas, seguras e acessíveis dentro do seu produto é o verdadeiro trabalho. Integramos modelos como os modelos GPT da OpenAI, Claude, Gemini, Llama ou Mistral ao seu software, de um único recurso à geração aumentada por recuperação (RAG) sobre a sua base de conhecimento. Para equipes de produto e engenharia, cuidamos da escolha de modelo, recuperação, prompts, avaliação, guardrails e controle de custos, e projetamos como os usuários veem as fontes e sinalizam respostas erradas.

Engenharia de LLM assistida por IA e conduzida por especialistas

Como a IA auxilia

  • Agentes de codificação redigem código de integração, pipelines de recuperação e harnesses de teste para os engenheiros revisarem.
  • A IA propõe perguntas de teste a partir dos seus documentos; seus especialistas aprovam aquelas que definem a qualidade.
  • A IA compara saídas entre modelos e prompts candidatos, e sinaliza prováveis regressões para revisão.
  • A IA resume logs de produção e feedback de usuários para destacar padrões de falha recorrentes.

O que os nossos especialistas assumem

  • Escolha de modelo e provedor, baseada em resultados de avaliação, custo e nas suas regras de dados
  • O que o modelo pode acessar: fontes de dados, permissões de usuário e configurações de retenção
  • O padrão de qualidade que as respostas devem atingir antes de qualquer lançamento
  • Comportamento de fallback quando a recuperação falha, um provedor está fora do ar ou o modelo está incerto

Como uma resposta fundamentada é produzida

Solicitação ilustrativa aumentada por recuperação; regras de origem, verificações e texto de fallback são projetados para o seu produto.

  1. Pergunta feita

    Um usuário autenticado faz uma pergunta; sua identidade e função acompanham a solicitação.

  2. Recuperação permitida

    A busca classifica os trechos de suas fontes indexadas por relevância em relação à pergunta.

    Checkpoint: Apenas os trechos que este usuário pode ver

  3. Prompt com fontes

    A pergunta, os trechos recuperados e as instruções versionadas sobre formato e recusas são combinados em um único prompt.

  4. Resposta do modelo

    O modelo escolhido retorna uma resposta estruturada que cita os trechos nos quais se baseou.

  5. Verificação de fundamentação

    Verificações automatizadas confirmam que cada citação aponta para um trecho recuperado e sinalizam afirmações que vão além deles.

    Checkpoint: Respostas sem suporte são retidas

  6. Resposta ou fallback

    O usuário vê a resposta com links para as fontes, ou uma mensagem simples de que nada permitido a cobre.

Quando algo falha: Se a recuperação não encontrar nada, as verificações falharem ou o provedor estiver fora do ar, o recurso diz isso em vez de adivinhar, e o caso é registrado para revisão.

Quem pede recursos de LLM

Você quer um modelo respondendo a partir dos seus próprios dados, mas um protótipo rápido afirma coisas que os seus documentos não sustentam, ignora quem pode ver o quê e tem custos de operação que ninguém consegue prever.

  • Equipes de produto que adicionam busca, resumos ou redação a um app SaaS existente
  • Organizações cujos funcionários têm dificuldade para encontrar respostas em meio a políticas e manuais internos
  • Equipes de engenharia levando um protótipo de LLM para produção pela primeira vez

O que você recebe

O que um recurso de LLM precisa em produção

  • Seleção e integração de modelo

    Conexão com OpenAI, Claude, Gemini ou modelos de pesos abertos a partir do seu backend, com limitação de taxa, novas tentativas, fallbacks de provedor e rastreamento de uso.

  • RAG sobre a sua base de conhecimento

    Recuperação dos seus documentos e dados por meio de um banco de dados vetorial, com referências de fonte e regras de acesso, para que as respostas respeitem as permissões de cada usuário.

  • Prompts e saídas estruturadas

    Prompts versionados, exemplos few-shot e saídas estruturadas que o seu código pode validar, em vez de texto livre que ele precisa adivinhar.

  • Suíte de avaliação

    Conjuntos de teste construídos a partir das suas perguntas reais, pontuados quanto à precisão, fundamentação em fontes e formato, e reexecutados antes de cada mudança de prompt, modelo ou dados.

  • Guardrails e fallbacks

    Filtragem de entrada, moderação de saída, defesas contra injeção de prompt e um fallback definido para quando o modelo estiver incerto ou um provedor estiver indisponível.

  • Fine-tuning onde ele ajuda

    Fine-tuning com os seus dados para linguagem de domínio, tom ou formatos, usado quando a avaliação mostra que prompting e recuperação não são suficientes.

Fora de uma integração de LLM

  • Trabalho de várias etapas que altera registros ou dispara ações em outros sistemas são Agentes de Automação; um recurso de LLM aqui responde, redige ou extrai dentro do seu produto.
  • Um assistente de atendimento ao cliente no seu site ou WhatsApp, com transferência para a equipe de suporte, é coberto por Chatbots de IA.
  • Não escrevemos nem corrigimos seus documentos de origem: quando a recuperação traz à tona conteúdo desatualizado ou conflitante, nós o sinalizamos para que seus responsáveis o corrijam.
  • Executar modelos de pesos abertos em seus próprios servidores ou conta de nuvem é delimitado separadamente como Infraestrutura de IA Privada, frequentemente junto com a integração.

Solicitações típicas de LLM

Cenários típicos que definimos em escopo, não estudos de caso de clientes.

  • Respostas a partir de documentos de políticas internas

    Os funcionários pesquisam em um drive compartilhado e frequentemente encontram cópias desatualizadas das políticas. Indexaríamos apenas as versões atuais, aplicaríamos as regras de acesso de cada equipe, citaríamos o trecho por trás de cada resposta e recusaríamos quando nenhuma fonte permitida cobrisse a pergunta.

  • Resumos dentro de um produto SaaS multi-inquilino

    Um aplicativo SaaS quer um botão que resuma a atividade recente de uma conta. Filtraríamos a recuperação por inquilino e função antes de o prompt ser construído, e adicionaríamos casos de teste que tentam extrair os dados de outro cliente.

  • Um protótipo chamando o modelo a partir do navegador

    Um protótipo em funcionamento envia prompts diretamente do navegador com uma chave de API compartilhada. Moveríamos as chamadas para o seu backend, adicionaríamos limites por usuário, registro de logs e prompts versionados, e construiríamos um conjunto de avaliação antes do primeiro lançamento.

Como entregamos uma integração de LLM

  1. 01

    Caso de uso e viabilidade

    Experimentamos o caso de uso com os seus dados e perguntas reais, comparamos modelos candidatos e estimamos os custos de operação antes de você se comprometer com uma construção completa.

  2. 02

    Arquitetura e regras de dados

    O padrão de integração, o design de recuperação, as regras de acesso, os termos do provedor e o comportamento de fallback são acordados com a sua equipe e documentados.

  3. 03

    Construir e avaliar

    Os engenheiros constroem a integração e o recurso voltado ao usuário, e o QA o pontua contra o conjunto de avaliação até atingir o padrão de qualidade que você aprovou.

  4. 04

    Lançar e monitorar

    Um lançamento controlado com monitoramento, limites de custo e captura de feedback, seguido de avaliação contínua à medida que modelos, prompts e dados mudam.

Duas formas de trabalhar com ferramentas de IA

Escolha onde os agentes de codificação com IA podem processar seu código enquanto construímos. O padrão de engenharia é o mesmo em qualquer caso.

Não tem certeza? Recomendaremos um durante a definição de escopo. Compare as opções de entrega com IA

Como design, QA e operações sustentam o seu recurso de LLM

  • Design para confiança e correção

    Os designers planejam como respostas, fontes e incerteza aparecem, como os usuários editam ou sinalizam uma resposta errada, e como a sua equipe revisa essas sinalizações, para que o recurso seja honesto quanto aos seus limites.

  • QA além do caminho feliz

    O QA mantém os conjuntos de avaliação, testa a qualidade das respostas, as permissões de dados e a exposição à injeção de prompt, e reexecuta verificações de regressão após mudanças de modelo, prompt ou dados.

  • Operações e controle de custos

    O DevOps executa a integração com logging, dashboards de uso e custo, caching e roteamento de modelo, e modelos de pesos abertos em infraestrutura privada onde as regras de dados exigirem.

  • Atualizações de modelo e prompt

    Os provedores mudam e descontinuam modelos. Testamos substitutos contra o seu conjunto de avaliação antes de trocar, e mantemos prompts, recuperação e custos ajustados à medida que o uso cresce.

FAQ

Perguntas frequentes

O que é RAG, e precisamos dele?

A geração aumentada por recuperação (RAG) permite que um modelo responda a partir dos seus próprios documentos e dados, não apenas do seu treinamento geral. Você precisa dela quando as respostas devem refletir informações privadas, especializadas ou que mudam com frequência. Adicionamos referências de fonte para que as respostas possam ser verificadas, e regras de acesso para que os usuários recuperem apenas o conteúdo que têm permissão de ver.

Devemos fazer fine-tuning de um modelo ou usar RAG?

A maioria dos recursos deve começar com bons prompts e recuperação, porque são mais rápidos de mudar e mais fáceis de auditar. O fine-tuning ajuda quando você precisa de um formato, tom ou vocabulário de domínio consistente que o prompting não consegue manter, e às vezes permite que um modelo menor e mais barato faça o trabalho. Decidimos com base em resultados de avaliação sobre os seus dados, não por padrão.

Podemos usar um modelo privado ou de código aberto?

Sim. Modelos de pesos abertos como Llama ou Mistral podem rodar em infraestrutura que você controla, ou podemos usar provedores hospedados como OpenAI ou Claude sob configurações de conta e retenção de dados acordadas. Nosso próprio trabalho de desenvolvimento segue o pacote que você escolher: Engenharia de IA Privada / Local ou Engenharia com Claude Code / OpenAI Codex.

Quanto custa construir e operar um recurso de LLM?

O custo de construção depende do escopo: fontes de dados, integrações, trabalho de interface e profundidade da avaliação. O custo de operação depende do uso e da escolha de modelo. Estimamos ambos durante a viabilidade, e então gerenciamos o custo de operação com roteamento de modelo, caching, limites de tokens e dashboards de uso que você pode ver.

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Coloque um recurso de LLM em produção

Traga um caso de uso e dados de amostra. Testaremos a viabilidade, compararemos modelos e delinearemos a avaliação, os guardrails e os custos de operação antes de você se comprometer.

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