IA Aplicada.

A IA generativa avançou rapidamente do demo à produção — e nessa transição a maioria das organizações está descobrindo a lacuna entre um protótipo que funciona e um sistema em produção que realmente funciona. Desenvolvemos funcionalidades de IA aplicada que entram em produção com as salvaguardas, avaliação e disciplina de custos que sistemas reais exigem.

• Sistemas de geração aumentada por recuperação (RAG)
• Aplicações LLM agênticas e com uso de ferramentas
• Integração e orquestração de LLMs
• Frameworks de avaliação e monitoramento de qualidade
• Engenharia de prompt em escala
• Ferramentas internas assistidas por IA

Produção, não protótipo. Prompts no nível de demo não sobrevivem ao tráfego em produção. Construímos sistemas com avaliação, monitoramento, fallback e controles de custo.

Recuperação em vez de alucinação. Para a maioria das aplicações de trabalho do conhecimento, RAG supera modelos maiores a uma fração do custo. Projetamos a camada de recuperação com tanto cuidado quanto a camada de geração.

Design agnóstico ao modelo. A escolha do modelo é uma variável, não uma constante. Os sistemas são projetados para trocar variantes OpenAI, Anthropic, open-source ou ajustadas conforme o mercado evolui.

Avaliação antes da implantação. Sem medição, a qualidade do LLM se degrada de forma invisível. Incorporamos conjuntos de dados de avaliação e medição contínua em todo sistema em produção.

Segurança e privacidade no escopo. A exposição de dados a provedores de modelos terceiros é uma decisão da fase de design; caminhos de dados com PII, propriedade intelectual e dados regulados são arquitetados deliberadamente.