Desenvolvimento de RAG e Base de Conhecimento Sob Medida
Implementamos RAG (Retrieval-Augmented Generation) para criar chatbots e assistentes que respondem com base no conteúdo da sua empresa: documentos, PDFs, FAQs e manuais. Código-fonte entregue, arquitetura escalável e suporte real. A partir de R$ 1.500.
O que é e para quem é rag e base de conhecimento
RAG — geração aumentada por recuperação — é a técnica que permite a uma IA responder com base nos documentos da sua empresa: manuais, contratos, normas, procedimentos, histórico de atendimentos. Em vez de inventar, a IA primeiro busca os trechos relevantes e depois responde citando a fonte.
É a solução para empresas com muito conhecimento espalhado em PDFs, pastas e wikis, onde a equipe perde tempo procurando informação ou pergunta sempre às mesmas pessoas. A base de conhecimento com IA responde em segundos e mostra de onde tirou a resposta.
Por que desenvolver rag e base de conhecimento sob medida?
- ✗Equipe perdendo tempo respondendo dúvidas repetitivas
- ✗Documentos da empresa não consultados por ninguém
- ✗Onboarding lento de novos funcionários
O que a BrandCode entrega
- IA que responde com seu conteúdo e dados
- Respostas precisas baseadas nos seus documentos
- Onboarding automatizado de funcionários
- Atualização da base de conhecimento em tempo real
Funcionalidades
Ingestão de documentos
PDFs, Word, planilhas, páginas do Notion, Confluence e Google Drive indexados automaticamente.
Respostas com fonte
Cada resposta mostra o documento e o trecho de onde veio, para conferência.
Busca semântica
Encontra a informação pelo significado, mesmo quando a pergunta usa palavras diferentes do documento.
Permissões por documento
Cada usuário só recebe respostas baseadas nos documentos que tem permissão para ver.
Atualização contínua
Documentos novos ou alterados são reindexados sem intervenção manual.
Lacunas de conhecimento
Relatório das perguntas sem boa resposta, indicando o que precisa ser documentado.
Exemplo: suporte técnico de uma fabricante de equipamentos
Técnicos de campo de uma fabricante precisam consultar centenas de manuais para diagnosticar falhas e ligam para a matriz quando não encontram. Com a base de conhecimento, o técnico descreve o sintoma no celular e recebe o procedimento com referência ao manual e à página, incluindo casos parecidos já resolvidos por colegas.
Integrações comuns
- OpenAI, Anthropic e modelos locais
- Bancos vetoriais (pgvector, Pinecone, Qdrant)
- Google Drive, SharePoint, Notion, Confluence
- Sistemas de chamados
- Slack, Teams e WhatsApp
Quanto custa rag e base de conhecimento?
A partir de R$ 1.500
O valor final depende do escopo e é definido no diagnóstico gratuito. Prazo típico: 15 a 45 dias.
Opções de projeto
Base de conhecimento
Até alguns milhares de documentos, respostas com fonte e interface web.
RAG corporativo
Várias fontes, permissões, atualização automática e integração com chat.
RAG avançado
Grandes volumes, modelos locais, avaliação de qualidade e múltiplas bases.