O modelo não é o sistema
Um fluxo LLM útil precisa de desenho de contexto, retrieval, ferramentas, permissões, avaliação, logging, controlo de custo e fallback.
Desenhamos fluxos de IA aplicada com RAG, tool calling, agentes, encaminhamento de modelos, avaliações, traces, guardrails e revisão humana quando o risco de negócio exige.
Assistentes IA, agentes, RAG, fluxos documentais
3 a 10 semanas de protótipo a fluxo controlado
IA ligada a ferramentas, dados e responsabilidade
Um fluxo LLM útil precisa de desenho de contexto, retrieval, ferramentas, permissões, avaliação, logging, controlo de custo e fallback.
Definimos que ferramentas o agente pode chamar, que dados pode ver, como comunica incerteza e quando deve pedir intervenção humana.
Datasets de referência, testes de regressão, revisão de traces, budgets de latência e scoring humano mantêm o sistema honesto após lançamento.
Chunking, metadata, permissões, reranking, citações, gestão de conteúdo desatualizado e testes de retrieval.
Function calling, conectores compatíveis com MCP quando útil, estado de fluxo, retries, aprovações e audit trail.
Avaliações automáticas, tracking de prompts/versões, encaminhamento de modelos, dashboards de latência/custo, casos red-team e rollback.
Desenho de fluxo com LLMs e mapa de risco
RAG, ferramentas, agentes, integrações
Suite de avaliação e revisão de traces
Monitorização, controlo de custo, escalonamento humano
A IA atua sobre contexto de negócio, não prompts genéricos.
As falhas podem ser inspecionadas e corrigidas.
As equipas sabem quando a automação deve parar.
Só quando RAG, desenho de prompts, ferramentas e encaminhamento não chegam. A maioria dos sistemas melhora primeiro com melhor contexto e avaliação.
Sim. Ligamos modelos a ferramentas através de APIs com permissões, audit trail, aprovações e escalonamento claro.
Um bom briefing inclui o fluxo atual, os sistemas envolvidos, as pessoas afetadas e o que tem de melhorar depois do lançamento.