Agentes de IA e Automação

Processamento de Linguagem Natural

Pipelines que classificam, extraem, resumem e pesquisam o seu texto nos idiomas com que você trabalha, com precisão mensurada e revisão humana onde o modelo está em dúvida.

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Transforme texto não estruturado em dados utilizáveis

E-mails, tickets, contratos, avaliações e transcrições guardam informações que os seus sistemas não conseguem usar até que alguém as leia. Construímos pipelines de NLP que classificam, extraem, resumem e pesquisam esse texto, usando bibliotecas como spaCy e transformers da Hugging Face, grandes modelos de linguagem, ou uma combinação. Os pipelines funcionam em inglês e em outros idiomas, incluindo árabe, hebraico e bengali, são avaliados com exemplos rotulados dos seus próprios dados e enviam casos incertos a pessoas em vez de adivinhar.

NLP assistida por IA e validada por especialistas

Como a IA auxilia

  • A IA pré-rotula o texto para anotação; os seus especialistas de domínio confirmam ou corrigem os rótulos.
  • LLMs elaboram prompts de extração e casos de teste, comparados com modelos treinados nos seus dados.
  • Agentes de codificação elaboram o código do pipeline, conectores e scripts de avaliação para revisão de engenheiros.
  • A IA agrupa os erros por tipo e idioma para mostrar onde o pipeline tem dificuldades.

O que os nossos especialistas assumem

  • Definições de rótulos e as diretrizes que os anotadores seguem
  • O modelo ou prompt para cada tarefa, escolhido com base em qualidade e custo mensurados
  • Limiares de confiança e quais itens vão para revisão humana
  • Tratamento de dados pessoais: redação, acesso e retenção

Onde cada abordagem geralmente se encaixa

Pontos de partida ilustrativos; a escolha final por tarefa vem de testes com seu próprio texto rotulado.

RegrasModelo treinadoPrompting de LLMRevisão humana
Detecção de idiomaEncaixa em alguns casosGeralmente uma boa escolhaRaramente a escolha certaRaramente a escolha certa
Classificação de tópico e intençãoEncaixa em alguns casosGeralmente uma boa escolhaGeralmente uma boa escolhaEncaixa em alguns casos
Nomes, datas e valoresEncaixa em alguns casosGeralmente uma boa escolhaEncaixa em alguns casosEncaixa em alguns casos
Extração de cláusulas de contratoRaramente a escolha certaEncaixa em alguns casosGeralmente uma boa escolhaGeralmente uma boa escolha
Sentimento e temasRaramente a escolha certaGeralmente uma boa escolhaEncaixa em alguns casosEncaixa em alguns casos
Sumarização de documentos longosRaramente a escolha certaEncaixa em alguns casosGeralmente uma boa escolhaEncaixa em alguns casos
  • Geralmente uma boa escolha
  • Encaixa em alguns casos
  • Raramente a escolha certa

Quem tem texto para processar

As pessoas da sua equipe leem cada e-mail, ticket ou contrato que chega apenas para decidir para onde ele vai ou para extrair alguns detalhes, e a fila de pendências cresce mais rápido do que elas conseguem organizar.

  • Operações de suporte classificando tickets e e-mails recebidos por tópico e urgência
  • Equipes jurídicas e de compras extraindo datas e termos de contratos
  • Equipes de insights lendo avaliações e pesquisas escritas em vários idiomas

O que você recebe

Pipelines de NLP construídos em torno do seu texto

  • Processamento multilíngue

    Detecção de idioma, etapas de tradução e avaliação por idioma, abrangendo inglês, árabe e hebraico (da direita para a esquerda), bengali e outros idiomas de que você precisa.

  • Extração de entidades e dados

    Nomes, organizações, datas, valores e as suas entidades personalizadas extraídos de contratos, e-mails e transcrições para campos estruturados.

  • Classificação e roteamento

    Classificação de intenção, tópico e prioridade que roteia tickets e mensagens para a fila certa, com casos incertos enviados a uma pessoa.

  • Análise de sentimento e temas

    Sentimento baseado em aspectos e agrupamento de tópicos em avaliações, pesquisas e tickets, mostrando o que as pessoas mencionam e como se sentem a respeito.

  • Sumarização e pesquisa

    Resumos de documentos e transcrições longos com links para os trechos de origem, além de pesquisa semântica em suas coleções de texto.

  • APIs, jobs em lote e streams

    Pipelines entregues como APIs, jobs em lote agendados ou processadores de stream, conectados aos seus bancos de dados, repositórios de documentos e aplicativos.

Onde o processamento de texto para

  • Conversas com clientes pertencem aos AI Chatbots, e a resposta a perguntas dentro do seu produto à LLM Integration; o NLP aqui processa texto em massa.
  • Páginas digitalizadas, fotos e escrita à mão precisam de OCR primeiro; essa etapa está no escopo da Computer Vision, e o NLP assume assim que o texto estiver legível por máquina.
  • O julgamento de domínio permanece com seus especialistas: nós organizamos a rotulagem e a medição, mas a interpretação jurídica, médica ou de políticas do seu texto vem do seu lado.
  • As etapas de tradução servem à análise; documentos traduzidos para publicação ou uso jurídico precisam de tradutores profissionais, o que este serviço não oferece.

Solicitações típicas de processamento de texto

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

  • Uma caixa de entrada compartilhada classificada manualmente

    Alguém triaga uma caixa de entrada compartilhada toda manhã. Nós classificaríamos as mensagens por tópico e urgência, enviaríamos as confiáveis diretamente para a fila certa e manteríamos as não claras em uma lista de revisão com o rótulo sugerido exibido.

  • Termos-chave enterrados em contratos assinados

    A área de compras precisa de datas de renovação, prazos de aviso prévio e limites de responsabilidade de contratos assinados. Nós extrairíamos cada campo com um link para a cláusula de onde veio e enviaríamos os campos de baixa confiança a um revisor antes que cheguem ao seu registro de contratos.

  • Avaliações chegando em vários idiomas

    Uma equipe de produto recebe avaliações em inglês, árabe e bengali. Nós detectaríamos o idioma de cada avaliação, marcaríamos os aspectos mencionados e o sentimento em relação a eles, mediríamos a qualidade separadamente por idioma e agruparíamos temas recorrentes para a equipe ler.

Como um projeto de NLP funciona

  1. 01

    Revisão de tarefa e dados

    Defina cada tarefa, os seus rótulos e as decisões que ela alimenta, revise textos de exemplo em cada idioma envolvido e combine o padrão de qualidade.

  2. 02

    Rotulagem e baselines

    Rotule um conjunto de teste com os seus especialistas e depois compare abordagens, de regras e modelos spaCy a transformers ajustados e LLMs, em qualidade e custo.

  3. 03

    Integração do pipeline

    Construa o pipeline como uma API, job em lote ou stream, com limiares de confiança, revisão humana para itens incertos e links para os seus sistemas.

  4. 04

    Monitorar e melhorar

    Acompanhe qualidade, desvios e correções em produção, e retreine ou ajuste prompts quando a linguagem nos seus dados mudar.

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 dão suporte ao seu pipeline

  • Telas de revisão para a sua equipe

    Os designers constroem as telas em que a equipe verifica campos extraídos, corrige rótulos e aceita resumos, para que as correções sejam rápidas e retornem para a avaliação.

  • QA com conjuntos de teste rotulados

    O QA mantém conjuntos de teste rotulados por tarefa e idioma, acompanha precisão e recall por classe e reexecuta verificações de regressão após mudanças de modelo, prompt ou pipeline.

  • Pipelines monitorados

    O DevOps executa os pipelines com monitoramento de filas, novas tentativas, alertas e acompanhamento de custos, em APIs hospedadas ou em infraestrutura privada quando o texto precisa permanecer no seu ambiente.

  • Qualidade mantida ao longo do tempo

    Observamos desvios, como novos produtos, termos ou idiomas no seu texto, revisamos correções com você e atualizamos modelos ou prompts após verificações de regressão.

FAQ

Perguntas frequentes

Quais idiomas vocês conseguem atender?

Inglês e muitos outros, incluindo árabe, hebraico e bengali. A qualidade varia por idioma e tarefa, então avaliamos cada idioma de que você precisa com o seu próprio texto antes de nos comprometermos, e planejamos rotulagem extra onde um idioma tem menos modelos prontos.

Devemos usar um LLM ou um modelo de NLP personalizado?

Depende de volume, custo, velocidade e de quão estável é a tarefa. LLMs lidam com tarefas variadas com poucos dados rotulados; modelos treinados menores costumam ser mais baratos e mais consistentes em alto volume. Comparamos ambos no seu conjunto de teste, e muitos pipelines os combinam.

Quão precisa ela será?

Não podemos prometer um número antes de ver os seus dados. Combinamos métricas-alvo com você antes do desenvolvimento, as medimos em um conjunto de teste que os seus especialistas verificaram e encaminhamos resultados de baixa confiança a pessoas em vez de repassá-los como certos.

Documentos sensíveis podem permanecer dentro do nosso ambiente?

Sim. Os pipelines podem ser executados na sua conta de nuvem ou em infraestrutura privada com modelos de pesos abertos, e os dados pessoais podem ser redigidos antes de qualquer chamada externa. Para o nosso trabalho de desenvolvimento, a Engenharia de IA Privada / Local executa os modelos de codificação de IA dentro de um limite acordado; a Engenharia com Claude Code / OpenAI Codex usa agentes de codificação comerciais sob termos de conta acordados.

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Coloque os seus dados de texto para trabalhar

Envie uma amostra do texto que você manipula. Sugeriremos quais tarefas são adequadas para NLP, qual abordagem se encaixa em cada uma e como a qualidade será medida.

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