Soluções RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina busca inteligente com IA generativa. O sistema busca as informações mais relevantes da sua base de conhecimento e usa um LLM para gerar respostas precisas e contextualizadas, sempre fundamentadas nos seus dados reais.

Praticamente qualquer fonte textual: código-fonte, documentação técnica, wikis, tickets de suporte, e-mails, processos internos, manuais, bases de dados e APIs. O sistema é flexível para acomodar múltiplos formatos e fontes simultaneamente.

Na maioria dos casos, o RAG opera sobre código-fonte e documentação técnica, que não constituem dados pessoais sensíveis. Para cenários com dados regulados, implementamos controles de acesso granulares, criptografia e políticas de retenção adequadas ao seu framework de compliance.

RAG complementa e potencializa a documentação existente. Em vez de substituir, ele torna toda a documentação - inclusive a desatualizada - acessível e útil novamente, conectando informações de múltiplas fontes para respostas mais completas.

O RAG atua em três fases: primeiro, permite entender o código legado antes de migrar; depois, evolui junto com a migração capturando decisões e mudanças; por fim, se torna funcionalidade do sistema modernizado. O investimento se multiplica ao longo do projeto.

Um MVP funcional pode ser entregue em poucas semanas, dependendo do volume e complexidade das fontes de conhecimento. A solução evolui iterativamente, com cada ciclo expandindo cobertura e refinando a qualidade das respostas.

Sim. Feedback dos usuários alimenta ciclos de melhoria contínua. O sistema aprende quais respostas são mais úteis, refina a relevância dos resultados e se adapta conforme novas fontes de conhecimento são adicionadas.