SERVIÇO · CONHECIMENTO RAG
Sistema de conhecimento RAG
Transforme documentos e dados corporativos em respostas nas quais você pode realmente confiar: 100% de citações com fonte, recuperação com consciência de permissões e qualidade de recuperação mensurável com benchmarks de avaliação.
DEFINIÇÃO · O QUE É RAG
O que é um sistema de conhecimento RAG?
Um sistema de conhecimento RAG (geração aumentada por recuperação) é uma arquitetura em que um modelo de linguagem grande primeiro recupera trechos relevantes do seu próprio acervo de documentos no momento da consulta e, em seguida, gera uma resposta ancorada neles. O objetivo não é deixar o modelo mais inteligente — é tornar as respostas verificáveis: cada afirmação traz citações em nível de frase (documento / página / trecho), a recuperação herda suas permissões existentes de AD/SSO, a qualidade é medida com métricas como recall de recuperação, precisão de citação e fidelidade de resposta, e a indexação incremental mantém os dados atualizados. Em resumo, o RAG troca a memória do modelo por conhecimento que você pode auditar.
Recuperação antes da geração
O modelo não responde a partir do que memorizou no treinamento — ele recupera os trechos mais relevantes do seu acervo a cada consulta e ancora a resposta na fonte. Atualizar o conhecimento significa re-indexar, não retreinar.
As respostas trazem citações
Cada conclusão remonta a um documento, página e trecho específico que você pode abrir e verificar. Quando não há base confiável, o sistema diz isso em vez de preencher a lacuna com um texto de aparência plausível.
Permissões e isolamento embutidos
A camada de recuperação aplica seus controles de acesso existentes, para que os usuários recuperem apenas o que já têm autorização de ver; os dados podem ficar no seu VPC ou on-prem, sem acrescentar nenhuma nova superfície de exposição ao adotar IA.
Qualidade que você aceita por números
Em relação a um conjunto dourado construído com seus especialistas de domínio, recall, precisão de citação e fidelidade transformam 'é preciso?' em números mensuráveis, para que cada rodada de ajuste seja respaldada por um benchmark, não por um palpite.
COMPARAÇÃO · RAG vs LLM GENÉRICO / BUSCA POR PALAVRA-CHAVE
Como o RAG difere de simplesmente perguntar a um LLM ou de uma busca por palavra-chave?
Pergunte a um LLM genérico e você recebe uma resposta que soa certa, mas não pode ser conferida; use a busca por palavra-chave e você recebe uma pilha de links para ler por conta própria. Um sistema de conhecimento RAG fica entre os dois e supera ambos: usa recuperação semântica para encontrar os trechos certos e então faz o modelo montar uma resposta com fonte e auditável. A tabela contrasta o RAG entregue pela Tenten com essas alternativas, dimensão por dimensão.
LLM genérico / busca por palavra-chave / apenas fine-tuning
Sistema de conhecimento RAG (entregue pela Tenten)
Fonte / rastreabilidade
Um LLM genérico não cita nada; a busca por palavra-chave retorna links e deixa você montar a resposta
Cada conclusão traz citações de documento / página / trecho que você pode abrir e verificar
Controle de alucinação
O modelo preenche lacunas com texto de aparência plausível, com confiança e difícil de perceber
As respostas são delimitadas pelas fontes recuperadas; sem base confiável, ele diz claramente 'não encontrado'
Consciência de permissões
Modelos genéricos e a maioria das buscas por palavra-chave são cegos a permissões, expondo o que os usuários não deveriam ver
A recuperação herda AD/SSO/grupos existentes — os usuários recuperam apenas documentos a que têm direito
Atualidade / atualizações
O conhecimento do modelo é congelado no corte do treinamento; atualizar exige retreino ou fine-tuning caro e lento
Sincronização incremental com os sistemas de origem; versões desatualizadas são rebaixadas ou re-indexadas — rápido e barato
Qualidade mensurável
A noção de bom é subjetiva; nenhuma métrica consistente para acompanhar regressões ou ganhos
Um conjunto dourado quantifica recall / precisão de citação / fidelidade, comparáveis entre iterações
Análise multiformato / de tabelas
A busca por palavra-chave tropeça em digitalizações e tabelas; modelos genéricos embaralham números de cláusulas e estrutura de colunas
Análise estruturada de PDFs / digitalizações / Excel / contratos longos, preservando números de cláusulas e a fidelidade das tabelas
Implantação / isolamento de dados
APIs públicas enviam documentos sensíveis para fora do seu perímetro; o fine-tuning fixa os dados nos pesos do modelo
Implantável no seu VPC ou on-prem; os dados nunca saem do seu perímetro, atendendo a SOC 2 / GDPR
Se uma resposta não pode ser rastreada, ninguém vai usá-la
O real bloqueio ao RAG empresarial não é que o modelo não consegue produzir uma resposta — é que ninguém confia na resposta que ele produz. Contratos, SOPs, registros de projetos e tickets de suporte estão espalhados pelo SharePoint, Confluence, Google Drive, sistemas de tickets e anexos de e-mail, com versões conflitantes e permissões entrelaçadas. Quando um sistema retorna uma resposta mas não consegue dizer de qual documento, página e versão ela veio, as equipes jurídica, de auditoria e de receita voltam para a consulta manual — e a implantação trava no PoC.
A Tenten AI implanta engenheiros on-site (FDE) e entrega RAG como um sistema de recuperação que você pode realmente aprovar, não uma demo de chatbot. Cada resposta traz citações em nível de frase até o documento, página e trecho — clique para verificar na fonte. A camada de recuperação reutiliza seus controles de acesso existentes (AD/SSO/grupos de permissão), para que os usuários sempre recuperem apenas o que já têm direito de ver. A IA nunca se torna um caminho alternativo para contornar suas permissões.
O mais importante é que é mensurável. No dia um, construímos um conjunto de avaliação dourado junto com seus especialistas de domínio e acompanhamos cada mudança em relação ao recall de recuperação, precisão de citação e fidelidade de resposta. A atualidade dos dados é garantida por meio de indexação incremental e sincronização de fontes — conteúdo desatualizado é sinalizado ou rebaixado — para que 'esta resposta ainda é válida?' se torne um número que você monitora, não uma reclamação que você ouve depois do fato.
Capacidades
01
100% de citações em nível de frase
Cada resposta mapeia para um documento, página e trecho específico que os usuários podem expandir e verificar com um clique. Quando não existe fonte confiável, o sistema diz 'nenhuma base encontrada' em vez de fabricar uma.
02
Recuperação com consciência de permissões
Reutiliza seu AD / SSO / grupos de permissão existentes e aplica controle de acesso nas camadas de recuperação e resposta, para que os usuários sempre vejam apenas documentos que já têm direito de acessar — a IA nunca contorna suas permissões.
03
Qualidade de recuperação mensurável
Construímos um conjunto de avaliação dourado com seus especialistas de domínio e rastreamos continuamente recall de recuperação, precisão de citação e fidelidade de resposta, para que cada decisão de ajuste seja respaldada por um número de benchmark em vez de intuição.
04
Atualidade de dados e indexação incremental
Sincronizamos incrementalmente com os sistemas de origem — SharePoint, Confluence, Drive, tickets, repositórios de contratos — para que versões substituídas sejam sinalizadas, rebaixadas ou re-indexadas, e as respostas nunca citem conteúdo que não é mais válido.
05
Análise multiformato e de tabelas
Lida com PDFs, documentos digitalizados, Word, Excel e contratos longos com análise estruturada que preserva números de cláusulas, colunas de tabelas e hierarquia de seções — para que a recuperação possa identificar a precisão de 'Seção X, Cláusula Y'.
06
Implantação privada e isolamento de dados
Implante no seu VPC ou on-prem, com sua escolha de modelo da Anthropic, OpenAI ou uma opção open-source local. Os dados nunca saem do seu perímetro, atendendo aos requisitos de SOC 2, GDPR e auditoria interna.
Casos de uso
Pesquisa em contratos jurídicos
Equipes jurídicas e comerciais consultam instantaneamente milhares de contratos em busca de cláusulas de renovação automática, limitações de responsabilidade e obrigações de proteção de dados — cada resposta cita o trecho exato do contrato, para que negociação e due diligence não precisem mais de folheação manual de páginas.
SOPs de manufatura e manuais de equipamentos
Operadores de linha consultam em linguagem simples sobre solução de problemas de máquinas, ciclos de manutenção e cláusulas de segurança; o sistema recupera de SOPs, manuais de equipamentos e histórico de tickets do MES, citando exatamente qual versão da instrução de trabalho utilizou.
Base de conhecimento de suporte ao cliente
Os agentes de suporte obtêm respostas com fonte de tickets anteriores, documentação de produtos e FAQs para reduzir o tempo de primeira resposta, garantindo que cada resposta permaneça consistente com a política mais recente.
Consulta de conformidade KYC/AML em finanças
As equipes de conformidade consultam políticas internas, avisos regulatórios e procedimentos com controle de acesso intacto (diferentes níveis veem documentos diferentes), e cada consulta e citação é registrada para rastreabilidade de auditoria.
Conhecimento de projetos e transferência
Consultores e equipes de engenharia consultam registros de projetos passados, documentos de decisão e resultados de reuniões para que novos integrantes se atualizem rapidamente no contexto — e o conhecimento institucional não saia pela porta com os funcionários que partem.
Cadência de entrega
SEMANA 1
Inventário de dados e baseline de avaliação
Mapeie sistemas de origem, modelos de permissões e formatos de documentos, depois construa um conjunto de avaliação dourado com seus especialistas de domínio — definindo o que 'correto' significa antes de construir um único índice.
SEMANAS 2–3
Indexação, permissões e pipeline de recuperação
Monte o pipeline de análise e indexação incremental, conecte os controles de acesso existentes, implemente recuperação e respostas com fonte, e produza um primeiro benchmark em relação ao conjunto de avaliação.
SEMANAS 4–5
Ajuste e piloto
Itere sobre chunking, ranking e prompting em relação às métricas de avaliação, incorpore o feedback do piloto interno e continue aumentando a precisão de citação e fidelidade.
SEMANA 6
Lançamento e transferência
Finalize a implantação privada, os painéis de monitoramento e os alertas de atualidade de dados, e entregue o processo de avaliação e os documentos operacionais para que sua equipe possa continuar iterando de forma independente.
100%
Respostas com citações
6 semanas
Até a produção
SOC 2 / GDPR
Implantação em conformidade
Perguntas frequentes
Como vocês impedem que as respostas citem documentos desatualizados?
Sincronizamos incrementalmente com seus sistemas de origem, portanto quando um documento é atualizado ou substituído, a versão antiga é re-indexada, rebaixada ou sinalizada como inválida e para de aparecer na recuperação. A atualidade dos dados é monitorada como uma métrica com alertas configuráveis, para que 'esta resposta ainda é válida?' se torne algo que você acompanha — não algo que você descobre após uma reclamação.
Como as permissões são tratadas? Um funcionário poderia ver conteúdo que não deveria?
Não. O sistema reutiliza seu AD / SSO e grupos de permissão existentes e aplica controle de acesso nas camadas de recuperação e resposta, para que os usuários só possam recuperar documentos que já têm direito de acessar. Nunca configuramos um modelo de permissão mais frouxo em nome do RAG, o que impede que a IA se torne uma porta dos fundos para vazamento de dados.
Como vocês provam que a recuperação é realmente precisa, não apenas plausível?
No dia um, construímos um conjunto de avaliação dourado com seus especialistas de domínio e quantificamos cada mudança com recall de recuperação, precisão de citação e fidelidade de resposta. A precisão aparece como números de benchmark, para que cada iteração visivelmente melhore ou regrida — é medida, não estimada.
Nossos contratos e documentos internos são sensíveis. Os dados sairão do nosso ambiente?
Você pode implantar no seu próprio VPC ou on-prem, e os dados nunca saem do seu perímetro. Você escolhe o modelo — Anthropic, OpenAI ou uma opção open-source local — com base nas suas necessidades de conformidade, e o design atende ao SOC 2 e GDPR enquanto registra consultas e citações para auditoria interna.
Pode lidar com PDFs digitalizados e tabelas complexas?
Sim. Nosso pipeline de análise lida com PDFs, documentos digitalizados, Word e Excel preservando números de cláusulas, colunas de tabelas e hierarquia de seções, para que a recuperação possa identificar a precisão de 'Seção X, Cláusula Y' — especialmente útil para contratos longos e manuais técnicos.
Por que 6 semanas? Como isso é diferente de um PoC típico?
Porque implantamos engenheiros on-site (FDE) e miramos em algo que você pode aprovar desde a semana 1 — definindo critérios de avaliação antes de construir, para que nunca fiquemos presos em uma demo sem métricas. Em 6 semanas você recebe um sistema com citações, permissões, benchmarks e operações de produção — não uma janela de chat construída para impressionar em uma reunião.
BASE DE CONHECIMENTO · LEITURA COMPLEMENTAR
A base de conhecimento de sistemas de conhecimento RAG
Reunimos aqui os trade-offs de design do RAG empresarial — da experiência de entrega em primeira mão da Tenten AI à pesquisa original e à documentação oficial que definem o campo, para que você possa construir seu próprio referencial de avaliação.
Whitepapers e perspectivas da Tenten AI
INSIGHTS · MAIS RECENTES
As novidades sobre IA empresarial e entrega
Observações em primeira mão e metodologia direto do chão de entrega da Tenten AI.
Fluxos de trabalho com IA,
integrados à sua operação
Atuamos de forma incorporada (FDE e FDM) para construir os agentes e fluxos de trabalho de IA que sua equipe usa todos os dias. No ar em semanas, não em trimestres.