Sistemas RAG e Inteligência de Conhecimento
Ligue a IA aos seus dados. Respostas precisas, fundamentadas e com citações da sua própria base de conhecimento.
45 min → 30 segundos
O Retrieval-Augmented Generation é o padrão arquitectural que torna a IA empresarial fiável. Sem RAG, os modelos de linguagem alucinam. Com RAG, cada resposta é fundamentada nos seus dados reais.
Construímos sistemas RAG em grau de produção que lidam com a complexidade do mundo real: esquemas de bases de dados com milhares de tabelas, pesquisa híbrida que combina precisão de palavras-chave com compreensão semântica, e recuperação multi-fonte em documentos, bases de dados e APIs simultaneamente.
Para dados estruturados, construímos pipelines Text-to-SQL que traduzem linguagem natural em consultas precisas de base de dados. Para dados não estruturados, construímos motores de pesquisa semântica que compreendem o significado, não apenas palavras-chave. Cada resposta vem com fontes rastreáveis.
O que entregamos
- Arquitectura RAG personalizada adaptada ao seu panorama de dados
- Implementação e optimização de base de dados vectorial: estratégia de embedding, chunking, indexação
- Pesquisa híbrida: recuperação semântica densa + pesquisa de palavras-chave esparsa + re-ranking aprendido
- Pipelines Text-to-SQL em esquemas complexos usando catalogação semântica
- RAG multi-fonte: recuperação unificada em documentos, bases de dados, APIs, wikis
- Recuperação avançada: decomposição de consultas, HyDE, recuperação contextual, RAG agêntico
- Citação e proveniência: referências rastreáveis a documentos e registos fonte
Casos de uso
45 min → 30 segundos
Q&A de Documentação Técnica em 50.000+ Documentos
Engenheiros de campo fazem perguntas em linguagem natural em mais de 50.000 documentos técnicos. Trata PDFs com diagramas, faz referências cruzadas em documentos relacionados, respeita níveis de classificação.
Resposta em 2 dias → segundos
Text-to-SQL em Data Warehouse de 1.200 Tabelas
Utilizadores de negócio consultam um warehouse de 1.200 tabelas em linguagem natural. Um catálogo semântico de esquemas identifica tabelas relevantes por consulta antes de gerar SQL.
Até 70% de redução no tempo de pesquisa
Pesquisa de Jurisprudência e Descoberta de Precedentes
Sistema RAG em 200.000+ documentos de casos, estatutos e textos regulatórios. Recupera precedentes relevantes por padrão factual, classifica por jurisdição.