Engineering™ · Dados & Inteligência
AI & Data Engineering
Preparamos seus dados e sistemas para incorporar inteligência artificial em escala sem alucinações.
Bancos Vetoriais · Chunking semântico avançado · Pipelines de embedding · Higienização de dados para LLMs. Transformamos repositórios de documentos despadronizados em bases de conhecimento vetoriais prontas para busca semântica híbrida.
Target Fit
É para a sua empresa?
Este serviço é para você se
- ✓Você tentou criar um chatbot interno com RAG e as respostas foram vagas ou incorretas por má qualidade dos recortes de dados.
- ✓O conhecimento da sua empresa está preso em PDFs complexos com tabelas, gráficos ou formulários digitalizados.
- ✓Você precisa de um pipeline automático que reindexe os dados sempre que um novo manual for publicado pela equipe.
- ✓Você precisa de buscas que combinem o significado semântico com a localização exata de códigos de produtos ou artigos de lei.
Provavelmente você não precisa se
- ✕Seus dados já estão 100% organizados em tabelas SQL e você só precisa de relatórios estatísticos convencionais.
- ✕Sua empresa não possui documentação interna suficiente para justificar a criação de um banco vetorial.
Problem Space
O que resolvemos
Extração Precisa de Documentos Complexos
Processamento de texto estruturado, tabelas com células mescladas e metadatos a partir de PDFs técnicos.
Estratégias de Chunking Semântico
Divisão de conteúdos respeitando capítulos, artigos e tópicos conceituais, sem cortes arbitrários por número de caracteres.
Busca Híbrida de Alta Exatidão (Hybrid Search)
Fusão de busca vetorial densa (conceitos e contexto) com busca léxica esparsa BM25 (códigos e termos exatos).
Pipelines Automáticos de Atualização de Embeddings
Rotinas em nuvem que detectam novos arquivos, excluem documentos obsoletos e atualizam os vetores sem intervenção manual.
Engineering Process
Como funciona
Auditoria de Documentos e Formatos
Avaliamos a complexidade dos arquivos: páginas escaneadas, tabelas técnicas, necessidade de OCR e volume de dados.
Arquitetura Vetorial e Estratégia de Chunking
Escolhemos o modelo de embeddings ideal, definimos o tamanho dos blocos de texto e desenhamos os metadatos de filtragem.
Construção do Pipeline e Banco Vetorial
Implementamos o banco vetorial (Qdrant/pgvector), desenvolvemos os parsers e indexamos o acervo histórico de documentos.
Avaliação de Precisão (RAG Triad) e Go-Live
Medimos a relevância das buscas com datasets de teste (Ragas) e entregamos APIs de consulta prontas para integração.
Deliverables
O que entregamos
Delivery Plan
Fases de implementação
Auditoria de Arquivos e Escolha de Embeddings
Avaliação dos formatos de documentos, testes de modelos de embedding e análise inicial de precisão.
Engenharia de Extração e Chunking
Desenvolvimento de parsers para tabelas, marcação de metadatos e pipeline de segmentação semântica.
Hospedagem Vetorial e Indexação em Massa
Configuração do banco vetorial, geração dos embeddings históricos e otimização de latência.
Testes de Relevância e Entrega das APIs
Simulações com perguntas reais de usuários, ajuste de parâmetros e documentação de integração.
Pricing Guidance
Investimento estimado
Inclui arquitetura vetorial, pipeline de extração de documentos complexos, API de busca híbrida e avaliação de precisão RAG.
Real-World Proof
Caso de impacto
Empresa de maquinário industrial com 12.000 manuais técnicos cujos engenheiros de campo recebiam orientações erradas de um robô interno devido a recortes incorretos de tabelas técnicas.
Redesenho do pipeline com LlamaParse para tabelas complexas, chunking semântico por seção e banco Qdrant com busca híbrida.
A precisão na localização de respostas saltou de 41% para 94%, extinguindo alucinações técnicas e economizando 1.5 horas por dia de cada técnico.
Clarifications
Perguntas frequentes
Por que o chunking e o tratamento de dados são tão vitais para a IA?
Porque os modelos de linguagem só conseguem responder bem se receberem o contexto correto. Se o pipeline entregar trechos cortados no meio de uma tabela ou sem identificação do produto, a IA inventará respostas. Uma engenharia de dados sólida é o que impede alucinações.
É melhor usar pgvector no PostgreSQL ou um banco vetorial especializado como o Qdrant?
Para projetos com até 500.000 vetores em empresas que já utilizam PostgreSQL, o pgvector é muito econômico e eficiente. Para volumes maiores ou quando há necessidade de filtros avançados por metadatos em milissegundos, indicamos bancos dedicados como Qdrant ou Pinecone.
Como manter o banco vetorial atualizado quando documentos forem editados?
Configuramos webhooks com seu repositório de arquivos (Google Drive, S3, SharePoint). Quando um documento é atualizado ou apagado, o pipeline refaz a leitura e atualiza os vetores correspondentes de forma automática.
Vamos mapear a sua solução
Agende uma sessão técnica de 30 minutos com um arquiteto para avaliar seus sistemas e definir o escopo exato.
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