Um chatbot que responde sobre os seus documentos — e cita a fonte.

Respostas ancoradas nos seus dados, com a fonte à vista. Pesquisa aumentada por recuperação (RAG) sobre a documentação, banco de dados e histórico que já tem.

Um assistente que responde sobre os seus contratos, procedimentos, histórico de incidentes ou catálogo de produtos. Cada resposta traz o documento de onde saiu, para que quem lê possa verificar em vez de acreditar.

O problema das respostas sem origem

Um modelo de linguagem genérico responde a tudo com a mesma confiança, saiba ou não saiba. Numa conversa informal isso é um incómodo; num contexto onde alguém vai agir com base na resposta, é um risco operacional.

A solução não é um modelo maior. É restringir o que o modelo pode usar como fonte e obrigá-lo a mostrar de onde tirou o que diz.

Como construímos

• Ingestão. Documentos, tabelas, e-mails ou registros de sistema são partidos em unidades pesquisáveis, com a origem preservada em cada uma.
• Recuperação. A pergunta procura os excertos relevantes; só esses vão para o modelo. O que não está no acervo não entra na resposta.
• Citação obrigatória. A resposta identifica os documentos usados. Sem fonte, não há resposta.
• Permissões. A pesquisa respeita quem pode ver o quê. Duas pessoas com perfis diferentes recebem respostas diferentes à mesma pergunta — e é isso que tem que acontecer.
• Limiar de confiança. Quando a recuperação não encontra base suficiente, o sistema diz que não sabe em vez de inventar.

O que recebe

• O assistente integrado onde a equipe já trabalha — intranet, aplicação interna, Teams ou API.
• Painel de utilização: perguntas mais frequentes, taxa de respostas sem fonte suficiente e custo por período.
• Processo de atualização do acervo, para que a base não envelheça em silêncio.
• Registo completo de perguntas e respostas, para auditoria e para melhorar o sistema com dados reais.

Sobre a privacidade dos dados

Definimos à partida o que sai da sua infraestrutura e o que não sai. Há casos que exigem modelo alojado dentro de casa e outros em que uma API comercial com acordo de não-retenção é suficiente. A decisão é sua, informada; a arquitectura é desenhada para que o modelo seja substituível sem reescrever o sistema.

Perguntas frequentes

Os nossos documentos vão servir para treinar o modelo?

Não. O acervo é consultado no momento da pergunta, não é usado em treino. Quando a opção é uma API comercial, contratamos a modalidade sem retenção de dados.

Quantos documentos são precisos?

Funciona a partir de algumas dezenas. O que importa mais do que a quantidade é que estejam actualizados e que se saiba qual é a versão válida.

E se o assistente responder mal?

Cada resposta é rastreável até à fonte, por isso o erro é diagnosticável: ou a fonte estava errada, ou a recuperação trouxe o excerto errado. Ambos se corrigem. É essa a diferença face a uma resposta sem origem.

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