Assistente de IA com os documentos da sua empresa (RAG)

O que é o RAG e porque importa a uma empresa

O RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a técnica que faz um modelo de linguagem responder com a sua informação em vez de com o que aprendeu na Internet. O modelo não é “treinado” com os seus dados: a cada pergunta o sistema procura os fragmentos relevantes dos seus documentos e entrega-os ao modelo para que redija a resposta.

Para uma empresa isto significa três coisas: respostas atualizadas (basta atualizar o documento), verificáveis (cada uma remete para a sua fonte) e controláveis (cada utilizador acede apenas ao que lhe corresponde). Para uma explicação sem jargão, leia o que é o RAG e como usá-lo na sua empresa.

Para que serve um assistente com os seus documentos

O que faz o RAG funcionar a sério (e não só na demonstração)

Um protótipo RAG monta-se num dia; um sistema que o pessoal usa todas as semanas exige cuidado em vários pontos:

• Preparação dos dados: limpeza, remoção de duplicados, versões e metadados (data, departamento, confidencialidade). A qualidade das respostas depende da qualidade dos documentos.
• Divisão inteligente: dividir por secções com sentido, não por número de carateres, para que cada fragmento se sustente por si só.
• Pesquisa híbrida e reordenação: combinar pesquisa semântica e por palavras-chave, e depois reordenar os resultados por relevância.
• Permissões: filtrar por utilizador e função antes de pesquisar, para que ninguém veja o que não deve.
• Citações verificáveis: cada resposta indica o documento e a secção; se não houver evidência, o assistente indica-o.
• Avaliação contínua: um conjunto de perguntas com respostas esperadas mede a exatidão e deteta regressões.

Com esta abordagem, o assistente pode evoluir para um agente de IA que, além de responder, executa ações nos seus sistemas.

Projetos tipo de assistente RAG

Os projetos desta página são exemplos ilustrativos e anonimizados da forma como abordamos este tipo de trabalho. Cada projeto real define-se com a sua informação, os seus sistemas e os seus objetivos.

Como construímos um assistente RAG

1. Inventário e objetivos: que fontes existem, quem as usa, a que perguntas se deve responder e como medimos o sucesso.
2. Preparação dos dados: limpeza, versões, metadados e extração de texto, incluindo com OCR.
3. Protótipo com perguntas reais: uma primeira versão avaliada com os casos da sua própria equipa.
4. Segurança e permissões: acesso por utilizador, registo dos pedidos e conformidade com o RGPD.
5. Entrada em funcionamento: interface web, widget na sua intranet, Teams ou Slack, ou integração na sua app.
6. Manutenção: atualização automática do índice, avaliação contínua e melhoria a partir das perguntas sem resposta.

Se o assistente faz parte de um produto, ligamo-lo à integração de IA na sua app; se quer abri-lo aos clientes, a um chatbot com IA.

Privacidade: onde vivem os seus dados

Os seus documentos não servem para treinar modelos públicos. Consoante a sensibilidade, instalamos o sistema na sua cloud, numa região europeia ou com modelos abertos na sua própria infraestrutura. Aplicamos cifragem, controlo de acessos por funções, registo dos pedidos e conservação configurável, e assinamos os acordos de tratamento de dados exigidos pelo RGPD.

Preços de referência de um assistente RAG

Preços de referência indicativos em euros, sem IVA, para projetos em Espanha e na Europa em 2026. O valor final depende do âmbito, das integrações e da qualidade dos dados; concretizamo-lo com um orçamento fechado após uma primeira reunião.

O custo varia sobretudo em função do volume e do estado dos documentos (digitalizações, versões duplicadas), do número de fontes ligadas e dos requisitos de segurança. Mais contexto em quanto custa um chatbot ou um agente de IA.

Perguntas frequentes

Conte-nos o seu projeto

Descreva o que pretende alcançar e com que sistemas trabalha. Respondemos em 24-48 h.