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A IA responde de forma genérica porque não consulta as fontes internas certas.
OPERACIONAL · AGÊNCIA DE IA
Desenvolvimento de RAG para empresas
RAG é útil quando a IA precisa responder com conhecimento que muda, é privado ou não está no modelo. O desafio não é colocar PDFs num banco vetorial: é recuperar a evidência certa, respeitar acesso e manter as fontes atualizadas.
RESPOSTA DIRETA
O que a Genial Labs entrega neste serviço?
A Genial Labs implementa sistemas RAG para conectar agentes e aplicações a documentos, políticas, produtos, chamados, contratos e outras fontes autorizadas. O projeto separa ingestão, recuperação, geração, permissões e avaliação para que a equipe consiga localizar onde uma resposta falhou.
QUANDO ESSA FRENTE FAZ SENTIDO
Problemas que o escopo precisa resolver.
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Documentos duplicados, antigos ou sem dono entram juntos na base.
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Usuários recebem informação que não deveriam acessar.
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A empresa mede apenas a resposta final e não sabe se o erro veio da busca ou da geração.
COMO TRABALHAMOS
Do problema ao sistema que a empresa consegue operar.
O método varia conforme o projeto, mas cada etapa precisa deixar uma decisão, uma evidência ou um componente que a próxima etapa consiga usar.
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Curar as fontes
Antes de indexar, definimos o que é oficial, vigente, duplicado, sensível e quem pode consultar.
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Projetar a recuperação
Escolhemos chunking, metadados, filtros, busca vetorial/híbrida e reranking conforme o tipo de pergunta.
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Avaliar com perguntas reais
Medimos se o trecho correto foi recuperado e, separadamente, se a resposta final preservou a evidência.
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Integrar e manter
A base entra no fluxo de agentes ou aplicações com rotina de atualização, observabilidade e revisão.
ENTREGÁVEIS POSSÍVEIS
O que fica depois da implementação.
- Inventário de fontes, públicos, vigência e responsáveis.
- Pipeline de ingestão, segmentação e metadados.
- Busca semântica, filtros e técnicas adicionais conforme o caso.
- Permissões e isolamento de conteúdo por usuário, equipe ou unidade.
- Citações, rastreabilidade e avaliação separada de recuperação e resposta.
- Integração com agentes, aplicações ou APIs previstas.
CRITÉRIOS DE ACEITE
Como saber se a entrega está pronta para avançar.
- Perguntas de avaliação têm resposta e fonte de referência conhecidas.
- Conteúdo sem permissão não aparece na recuperação.
- A equipe consegue distinguir falha de busca de falha de geração.
- Atualização e remoção de fontes têm processo definido.
GUIAS PARA PREPARAR O PROJETO
Leia antes de comparar escopo e ferramenta.
SERVIÇOS RELACIONADOS
Conecte esta frente ao restante da operação.
FONTES E CONTEXTO
Referências públicas usadas para contextualizar o serviço.
PERGUNTAS FREQUENTES
Dúvidas antes de contratar.
RAG elimina alucinações?
Não. Ele pode aumentar a disponibilidade de evidências, mas a recuperação e a geração ainda precisam ser avaliadas. A aplicação também deve saber quando não há suporte suficiente para responder.
Precisa de banco vetorial?
Nem sempre como única solução. O desenho pode combinar busca lexical, vetorial, híbrida, filtros, grafos ou outras técnicas, conforme o problema.
Dá para usar documentos privados?
Sim, quando identidade, permissão, armazenamento e política de acesso são desenhados para isso. Indexar não remove a obrigação de controlar quem pode ver o quê.
RAG pode alimentar agentes?
Sim. O agente pode recuperar conhecimento antes de responder ou agir, desde que a recuperação não conceda permissões além das já autorizadas.
PORTFÓLIO · AGÊNCIA DE IA PARA EMPRESAS
Estratégia, tecnologia e execução em quatro níveis.
Nem toda empresa precisa de tudo. O catálogo separa decisão estratégica, melhoria tática, implementação operacional e capacitação para que cada página responda uma intenção própria.
Operacional
Construímos e conectamos IA à rotina da empresa.
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