Problemas que esta frente resolve
- Conhecimento da empresa espalhado em PDFs, e-mails e cabeças
- Triagem manual de chamados, documentos e e-mails
- Pilotos de IA que impressionam na demo e não chegam à produção
O que entregamos
RAG sobre dados próprios
Indexação semântica, re-ranking e citação de fontes.
Agentes com ferramentas
LangChain, LlamaIndex e MCP para integrar APIs e bancos.
Copilotos de produto
Assistentes contextuais embutidos em apps internos e externos.
Avaliação & guardrails
Eval pipelines, prompt firewall e telemetria de qualidade.
Modelos open-source
Llama, Mistral, Qwen — em VPC quando o dado é sensível.
Hub de conhecimento
Pipeline de ingestão contínua de docs, tickets e wikis.
Perguntas sobre Agentes de IA.
O que é RAG e quando usar?
RAG (retrieval-augmented generation) é a técnica em que o modelo responde com base em documentos da própria empresa, citando a fonte, em vez de inventar. Use quando a resposta precisa ser rastreável: normas, contratos, procedimentos, histórico de chamados.
Os dados da empresa saem para fora com os agentes de IA?
Não precisam. A EGD implanta modelos em Bedrock, Azure OpenAI ou open-source (Llama, Mistral, Qwen) dentro da nuvem privada do cliente quando o dado é sensível, e registra cada chamada para auditoria.
Como saber se um agente de IA está respondendo bem?
Com avaliação contínua: um conjunto de perguntas com resposta esperada, medido a cada mudança de prompt, modelo ou base. A EGD entrega esse pipeline junto com o agente, além de guardrails para o que ele não pode fazer.
Conte o problema. A gente diz por onde começar.
Em 30 minutos mapeamos gargalos e oportunidades. Sem compromisso.