IA e Machine Learning
IA personalizada integrada a produtos reais — chatbots, agentes, RAG, visão computacional e voz que realmente entram em produção, não apenas em demonstrações.
A maioria dos "projetos de IA" morre na fase de demonstração — um prompt bem-acabado em um ambiente de testes que nunca chega a tocar dados de produção, autenticação ou usuários reais. Os nossos não. Construímos toda a estrutura ao redor do modelo: pipelines de recuperação que buscam nos seus documentos e bancos de dados reais (pgvector, LlamaIndex), orquestração de agentes que chama suas ferramentas e APIs internas (LangGraph), e as barreiras de segurança, os registros e as trilhas de citação que tornam a saída de um LLM algo em que sua equipe pode confiar e lançar em produção. Seja um assistente de suporte fundamentado na sua base de conhecimento, um pipeline de extração de documentos ou um agente de voz em tempo real, o trabalho segue a mesma disciplina: conectar um modelo a um sistema que precisa funcionar na terça-feira e continuar funcionando daqui a seis meses.
Isso é para empresas com um problema específico e bem delimitado — não para "adicionar IA ao roadmap". Equipes de suporte afogadas em tickets repetitivos. Equipes operacionais redigitando dados de formulários digitalizados ou documentos de identidade. Equipes de produto que querem personalização ou previsão de churn, mas não têm uma equipe de ML para construir isso. Trabalhamos com OpenAI e Anthropic Claude para tarefas de linguagem, PyTorch para modelos personalizados de visão e previsão, e ElevenLabs junto com OpenAI Realtime para voz — escolhendo a stack de acordo com o que o problema exige, não com o que está na moda.
A credibilidade aqui vem da disciplina de escopo, não do tamanho. Começamos com um recorte estreito e funcional usando os seus próprios dados — não uma demonstração genérica de chatbot — porque essa é a única forma de saber se a precisão de recuperação, a latência e os casos extremos vão se sustentar antes de você comprometer orçamento com a construção completa.
Nosso processo
Auditoria de Dados e Escopo
Mapeamos seus documentos, bancos de dados ou fontes de imagem/áudio em relação ao caso de uso — chatbot, agente, visão ou voz — e definimos como devem ser a precisão e a latência antes de escrever qualquer código.
Protótipo Fundamentado
Construímos um recorte funcional com os seus dados reais: um pipeline RAG em pgvector e LlamaIndex, ou uma primeira versão de modelo de visão/voz, para comprovar a qualidade da recuperação desde cedo, em vez de simplesmente presumi-la.
Construção de Agentes e Integração
A lógica de chamada de ferramentas é implementada via LangGraph, conectada às suas APIs e sistemas internos, com citações, barreiras de segurança e registros, para que as saídas sejam rastreáveis, e não uma caixa-preta.
Robustecimento e Entrega
Testamos casos extremos sob carga, ajustamos prompts e recuperação com base no uso real, e entregamos um sistema robusto para produção com monitoramento — não uma demonstração que quebra diante de tráfego real.
O que oferecemos
Chatbots e Assistentes
Assistentes de suporte e vendas baseados em LLM, fundamentados nos seus documentos, disponíveis na web, WhatsApp ou Slack
Agentes de IA e Sistemas RAG
Agentes que utilizam ferramentas e sistemas de recuperação que respondem com base nos seus dados privados, com citações
Visão Computacional e OCR
Detecção de objetos, extração de dados de documentos/identidades e pipelines de inspeção de qualidade
IA de Voz e Fala
Agentes de voz em tempo real, transcrição e tradução ao vivo com OpenAI Realtime e ElevenLabs
ML e Recomendação
Modelos personalizados de previsão, churn, detecção de fraude, projeção e personalização
Tecnologias que usamos
Perguntas frequentes
Diga-nos o que
construir.
Traga-nos aquela que todos disseram ser demasiado difícil. Resposta gratuita e sem compromisso em 24 horas — NDA mediante pedido.