Construa sistemas de IA que realmente conhecem seus dados. Retrieval-Augmented Generation combina LLMs com seus documentos para respostas precisas e fundamentadas.
RAG conecta LLMs poderosos com seu conhecimento proprietário, criando IA que realmente entende seu domínio.
Fundamente as saídas da IA em seus dados reais, reduzindo drasticamente alucinações e melhorando a precisão factual.
Diferente de modelos fine-tuned, sistemas RAG podem acessar informações mais recentes sem retreinamento.
Mantenha dados sensíveis em sua infraestrutura enquanto aproveita LLMs poderosos para geração.
Evite fine-tuning caro e reduza uso de tokens recuperando apenas contexto relevante.
Cite fontes e mostre aos usuários exatamente de onde vem a informação, construindo confiança.
Chegue à produção mais rápido que abordagens de fine-tuning com desenvolvimento flexível e iterativo.
Construímos cada componente do seu sistema RAG, desde ingestão de documentos até geração de respostas.
Ingira, divida e prepare seus documentos para busca semântica
Converta texto em representações vetoriais para busca por similaridade
Armazene e consulte embeddings em escala com latência de milissegundos
Encontre o contexto mais relevante para cada consulta
Combine contexto recuperado com consultas do usuário de forma eficaz
Gere respostas precisas e fundamentadas com citações
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RAG potencializa uma ampla gama de aplicações de IA que precisam de conhecimento preciso e específico do domínio.
Permita que usuários façam perguntas em linguagem natural sobre sua documentação, políticas ou conhecimento interno.
Extraia insights, resuma e responda perguntas sobre contratos, relatórios e documentos legais.
Vá além da correspondência de palavras-chave para entender a intenção do usuário e encontrar resultados verdadeiramente relevantes.
Construa copilots que entendem seu domínio específico e fornecem ajuda contextual.
Trabalhamos com as melhores ferramentas do ecossistema RAG, selecionando a combinação certa para suas necessidades.
Provedor LLM
Provedor LLM
Vector DB
Vector DB
Vector DB
Vector DB
Framework
Framework
Re-ranking
Processamento
Framework
Embeddings
Uma metodologia comprovada para construir aplicações RAG prontas para produção.
Analisamos suas fontes de dados, casos de uso e requisitos para projetar a arquitetura RAG ideal.
Construímos pipelines robustos para ingerir, dividir e gerar embeddings de seus documentos com as estratégias certas.
Otimizamos a recuperação para precisão com busca híbrida, re-ranking e filtragem por metadados.
Integramos LLMs com prompts otimizados para respostas precisas e bem citadas.
Lançamos com monitoramento, loops de feedback e sistemas de melhoria contínua.
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Respostas para as perguntas mais comuns sobre desenvolvimento RAG.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina o poder de grandes modelos de linguagem com seus próprios dados. Quando um usuário faz uma pergunta, o sistema primeiro busca em seus documentos para encontrar informações relevantes, depois inclui esse contexto no prompt para o LLM. Isso fundamenta a resposta em seus dados reais em vez de depender do que o modelo foi treinado.
Fine-tuning treina um modelo em seus dados, o que é caro, demorado e cria um snapshot que pode ficar desatualizado. RAG mantém seus dados separados e os recupera no momento da consulta, significando que atualizações são instantâneas, custos são menores e você mantém controle total sobre seus dados. RAG é tipicamente a melhor escolha para bases de conhecimento e sistemas de Q&A.
Sistemas RAG podem processar virtualmente qualquer conteúdo baseado em texto: PDFs, documentos Word, páginas web, Notion, Confluence, Google Docs, repositórios de código, emails, logs de chat e mais. Também suportamos dados semi-estruturados como CSVs e tabelas. Para imagens e documentos digitalizados, usamos OCR para extrair texto.
RAG melhora significativamente a precisão sobre LLMs base ao fundamentar respostas em seus dados. No entanto, a precisão depende da qualidade do retrieval, estratégia de chunking e design do prompt. Implementamos sistemas de citação para que usuários possam verificar fontes, e scoring de confiança para sinalizar respostas incertas. Sistemas RAG bem ajustados alcançam 85-95% de precisão em perguntas específicas do domínio.
Seus dados nunca saem do seu controle. Podemos fazer deploy de vector databases em sua própria infraestrutura, usar endpoints privados de LLM e implementar criptografia em repouso e em trânsito. Para indústrias sensíveis, oferecemos soluções completamente air-gapped usando modelos open-source que rodam inteiramente dentro do seu ambiente.
Um sistema RAG básico com uma única fonte de dados pode ser construído em 4-6 semanas. Implementações mais complexas com múltiplas fontes de dados, retrieval avançado e interfaces customizadas tipicamente levam 2-4 meses. Recomendamos começar com um MVP para validar a abordagem antes de expandir.
Sistemas RAG precisam de atenção regular: manter embeddings de documentos atualizados conforme o conteúdo muda, monitorar qualidade do retrieval, atualizar prompts conforme casos de uso evoluem e gerenciar performance do vector database. Oferecemos pacotes de manutenção ou podemos treinar sua equipe para lidar com essas tarefas.
Os custos dependem da complexidade, volume de dados e escolhas de infraestrutura. Além do desenvolvimento, considere custos contínuos para hosting de vector database, chamadas de API de LLM e geração de embeddings. Fornecemos projeções detalhadas de custos incluindo tanto construção quanto operação. Entre em contato para um orçamento personalizado baseado em seus requisitos.
Vamos discutir como RAG pode transformar a forma como sua organização acessa e utiliza conhecimento.
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