Inteligência e busca documental
Seus documentos já sabem a resposta.
Contratos, notas fiscais, relatórios, tickets, wikis — transformamos os documentos com os quais o seu negócio funciona em respostas fundamentadas e ações automatizadas, conectadas aos sistemas onde o trabalho acontece.
O que construímos
Assistentes de conhecimento
Respostas fundamentadas a partir da sua documentação interna, com citações à fonte. Seus dados, não a internet aberta.
Pipelines de processamento de documentos
Extração, classificação e validação para notas fiscais, contratos e formulários — alimentando os sistemas que você já tem, não um silo novo.
Recuperação bem feita
Chunking, indexação e avaliação ajustados ao seu corpus; a qualidade da recuperação é medida, não presumida.
Revisão humana no circuito
Limiares de confiança encaminham os casos ambíguos a pessoas, para que a acurácia fique auditável.
Provas
Nossa própria contratação
Um agente que transforma transcrições de entrevistas em perfis prontos para o cliente conduz a nossa contratação desde o início de 2025 — um ano em produção; de duas a seis horas por perfil passaram a cerca de dez minutos.
a nota de campo- Agente de contratação
- Desde o início de 2025
- Transcrição → perfil pronto para o cliente
- 2–6 h → ~10 min
- Por perfil
Duas formas de ler
Extração
Entram documentos, saem campos estruturados: os itens da nota fiscal, as partes e os termos do contrato, as respostas do formulário — validados contra o que você já sabe e enviados aos sistemas que você já opera. Invisível quando funciona; medido para você saber quando não funciona.
Recuperação
Entram perguntas, saem respostas fundamentadas — da sua documentação, dos seus registros, do seu histórico, com a fonte à vista e as permissões aplicadas no momento da consulta. Quando o corpus não contém a resposta, "não tenho esse dado" é a resposta correta, e o sistema a diz.
As duas se apoiam na mesma disciplina: qualidade medida no seu corpus, citações que um leitor pode verificar e uma comporta para os casos que o modelo não deveria decidir sozinho.
Quando as equipes nos procuram
- Horas perdidas procurando conhecimento interno
- Digitação manual de documentos que cresce junto com o volume
- Um time de compliance ou jurídico afogado em revisões
Como começa
O Discovery Sprint diz qual fluxo documental se paga primeiro — e do que os seus dados precisam antes disso.
Como construímos
Auditoria do corpus
quais documentos, com que qualidade, com que acessos
Projeto da recuperação
chunking e indexação ajustados e medidos no seu corpus
Entregar com citações
cada resposta rastreável até a sua fonte
Ciclo de feedback
respostas erradas viram sinal de melhoria
O que significa “confiável”
Validação
um campo está correto porque concorda com algo que você já sabe — o pedido de compra, o cadastro do fornecedor, a soma das próprias linhas — não porque o modelo estava confiante.
Encaminhamento
a confiança decide quem vê cada documento: passa direto, uma revisão de um clique, ou uma pessoa — a revisão fica reservada ao julgamento.
Citações
cada resposta e cada alerta apontam para a sua página; uma saída sem fonte é ignorada na segunda vez que erra.
Avaliação
um conjunto de teste montado com os seus documentos reais, rodado cada vez que um prompt, um modelo ou o corpus muda.
Uma extração certa em 95% das vezes ainda deixa um a cada vinte documentos errado. O trabalho do sistema é saber qual.
Como é um projeto
Começa pelo corpus, não pelo modelo: um fluxo documental, um time, uma métrica — notas fiscais no livro contábil, contratos em revisão, perguntas em respostas. O AI Discovery Sprint descobre qual fluxo se paga primeiro e do que os seus documentos precisam antes disso; se você já sabe, traz o fluxo direto para a implementação. O que é entregue: o pipeline ou o assistente, a tela de revisão que a sua equipe vai realmente usar, as citações e o conjunto de avaliação — seus para operar, com a gente ou sem a gente. Um primeiro fluxo documental são semanas de trabalho, não trimestres.
Funciona bem com
Perguntas frequentes
Nossos documentos são uma bagunça — isso impede?
É o primeiro entregável: a auditoria diz o que corrigir e em que ordem.
Como sabemos que as respostas estão certas?
Citações à fonte mais qualidade de recuperação medida. "Confia em mim" não é uma arquitetura.
Nossos dados treinam o modelo de outra pessoa?
Não. Seus dados ficam dentro dos seus controles de acesso; fundamentar não é treinar.
Digitalizações, fotos, escrita à mão — ele consegue ler?
Modelos que entendem layout dão conta da maior parte do que o OCR por template não conseguia; digitalizações e fotos passam primeiro por OCR; com escrita à mão a resposta é honesta, caso a caso. A auditoria do corpus diz do que os seus documentos realmente precisam — antes de alguém prometer acurácia.
Nossos documentos mudam: contratos são renegociados, políticas são atualizadas.
O índice é atualizado quando o documento é, não por calendário. Uma resposta tirada da política do mês passado é pior do que resposta nenhuma, e a atualidade é parte do projeto, não um detalhe depois.
Ele pode agir sobre o que lê?
Esse é o próximo passo: a extração alimentando ações — registros atualizados, tickets abertos, pagamentos agendados — com uma pessoa aprovando até cada classe de ação conquistar a autonomia. Esse trabalho vive em AI Agents & Assistants; a leitura construída aqui é o que o torna seguro.