Serviços / IA

Inteligência artificial que chega à produção.

Construímos aplicações com LLMs, sistemas de recuperação e pipelines de ML que sobrevivem ao tráfego real — instrumentados, avaliados e operados. Demo é fácil; entregamos a versão que se sustenta.

Como abordamos

Evals antes de features.

A maioria dos projetos de IA trava porque ninguém sabe dizer se melhorou. Partimos de um resultado mensurável, construímos primeiro o harness de avaliação e só então entregamos features sobre ele. Recuperação, agentes e fine-tuning são meios — o eval é o contrato.

  1. 01Resultado e eval definidos antes da primeira linha de código do modelo
  2. 02Recuperação e grounding em vez de geração pura
  3. 03Human-in-the-loop onde o risco é alto
  4. 04Orçamentos de custo e latência como requisito central

Capacidades

O que construímos.

  • Aplicações com LLMs e agentes

    Assistentes e agentes com orçamentos, allowlists e um humano no circuito onde importa.

  • Geração aumentada por recuperação (RAG)

    Respostas fundamentadas nos seus documentos, com cada afirmação levando a uma fonte citada.

  • Busca semântica e híbrida

    Recuperação híbrida com reranker, trazendo trechos pontuados antes de uma palavra ser gerada.

  • Inteligência documental

    Confiança por campo em cada extração: notas baixas param para revisão, o restante segue direto.

  • Visão computacional

    Modelos que leem imagens e vídeo, de classificação e detecção a OCR em documentos digitalizados.

  • Pipelines de ML e treinamento

    Treinamentos do ingest ao deploy canário, condicionados a um eval que precisa passar antes da promoção.

  • MLOps e harnesses de avaliação

    Golden sets, gates de regressão no CI e evals online amostrados todos os dias.

  • Serving e inferência de modelos

    Inferência em produção instrumentada para custo, latência e qualidade desde o primeiro dia.

Em campo

Mais quatro telas do trabalho.

Interface real do produto, com dados de demonstração.

Recuperação antes da geração — busca híbrida em 12.408 chunks de contratos, quatro trechos citados e uma resposta em que as cinco afirmações levam a fontes.
Treinamento noturno #412 — sete etapas, um eval gate que precisa passar 8/8 antes do canário, e orçamentos de custo, latência e por chamada, cada um em 70%.
A etapa Operar — drift abaixo do limite de alerta de 0,40, €0,0042 por chamada contra um orçamento de €0,0060 e 240 evals online amostrados por dia.
Human-in-the-loop onde importa — tudo abaixo de 0,85 de confiança para aqui; os outros 92% passam direto.

Como trabalhamos

Do prompt ao modelo operado.

  1. 01

    Enquadrar

    Definimos o resultado, o eval que o mede e a menor fatia que vale entregar.

  2. 02

    Fundamentar

    Recuperação, pipelines de dados e guardrails — para o modelo responder a partir da sua realidade.

  3. 03

    Entrega

    Inferência em produção, instrumentada para custo, latência e qualidade desde o primeiro dia.

  4. 04

    Operação

    Acompanhamos os evals em produção e reforçamos contra drift; depois entregamos ou operamos com você.

Resultados

O que o trabalho entrega.

Números de sistemas de IA que operamos hoje em produção.

1M+

Documentos processados

92%

Processamento direto (straight-through)

8

Suítes de eval no CI

24/7

Inferência operada

Tem um sistema de IA para construir?

Conte qual resultado você precisa mover. Voltamos com um eval, uma arquitetura e um plano.