Implementamos modelos de código aberto como Llama e Mistral na infraestrutura do cliente, em nuvem privada ou como serviços geridos. A implementação "on-premise" significa que os dados não saem do seu ambiente em nenhuma circunstância.

As pipelines RAG ligam modelos ao seu conhecimento interno, documentos de política, manuais técnicos, contratos, registos regulamentares e devolvem respostas precisas e citadas. Um modelo baseado nos seus próprios dados é uma ferramenta fundamentalmente diferente de um assistente genérico.

Automatizamos a extração, classificação e encaminhamento de informações de documentos não estruturados: contratos, faturas, registos regulatórios, relatórios técnicos. O Processamento de Linguagem Natural (PLN) clássico combina-se com pipelines modernos de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLM) para documentos que incluem imagens, tabelas ou formatos não standard.

A saída é integrada nos seus fluxos de trabalho existentes como dados estruturados. Nenhum sistema separado para gerir, nenhuma fila de revisão manual para manter.

Sistemas baseados em conteúdo e filtros colaborativos que se adaptam ao comportamento do utilizador em tempo real. Estes são construídos para ambientes de retalho, multimédia e empresarial, onde a lógica de recomendação deve ser explicável e auditável. Uma "caixa negra" que produz resultados que ninguém consegue explicar é uma responsabilidade, não um trunfo.

Modelos estatísticos e de aprendizagem automática que detetam padrões invulgares em dados operacionais: indicadores de fraude em transações financeiras, degradação de desempenho em infraestruturas, desvios na qualidade de fabrico.

Um sistema de deteção de anomalias que dispara constantemente é pior do que nenhum sistema. O desafio de engenharia é tanto a calibração como a deteção, e tratamo-lo dessa forma desde o início.

Automação que vai além de regras e gatilhos. Construímos sistemas que leem entradas não estruturadas, tomam decisões de classificação, encaminham o trabalho para a equipa certa e escalam exceções para humanos. O custo operacional diminui sem remover o julgamento humano de decisões que realmente o exigem.

Os sistemas de IA degradam-se quando o mundo muda e o modelo não. Construímos ciclos de feedback que capturam o comportamento do utilizador e os resultados operacionais, e depois usamo-los para retreinar modelos ao longo do tempo. Esta é uma prática padrão no laboratório de Inteligência Artificial. A principal razão pela qual a maioria dos projetos de IA deixa de fornecer valor após seis meses é a falta de implementação de um ciclo de retreinamento.