O que um chatbot corporativo com RAG faz de diferente?
Um chatbot com RAG (Retrieval-Augmented Generation) responde com base nos dados da sua empresa — manuais, contratos, catálogos, chamados — e cita as fontes. A técnica combina embeddings e bancos vetoriais com busca híbrida (vetorial + BM25), o que reduz drasticamente alucinações em comparação com um modelo genérico.
Entregamos o ciclo completo com engenharia de contexto — a evolução do prompt engineering que combina recuperação, memória e orquestração de ferramentas: ingestão e limpeza dos documentos, estratégia de chunking, indexação vetorial, reranking, agentic RAG e integração com WhatsApp, site ou sistemas internos. O resultado é atendimento e suporte que escalam sem crescer a equipe.
O que são agentes de IA e quando usar LangGraph?
Agentes de IA são sistemas que planejam, decidem e executam tarefas em várias etapas usando ferramentas — consultar um ERP, preencher um formulário, abrir um chamado. Orquestramos esses fluxos com frameworks como LangGraph e padrões multi-agente, usando tool calling, MCP (Model Context Protocol, hoje padrão aberto da Linux Foundation) e A2A para conectar o agente aos seus sistemas com segurança — sempre com aprovação humana (human-in-the-loop) nos passos críticos.
Casos típicos: triagem e resposta de e-mails, análise de documentos fiscais, conciliação de dados entre sistemas, copilotos internos para equipes de vendas e suporte. Automação com IA vai além do RPA tradicional: o agente lida com exceções que quebrariam um robô de regras fixas.
IA para entender e documentar sistemas legados
O uso de IA que mais economiza dinheiro em empresas brasileiras não é o chatbot: é a compreensão de código antigo. Modelos de linguagem leem PHP, Java, .NET, ASP clássico e COBOL e produzem documentação, mapa de módulos, dependências e regras de negócio implícitas — o conhecimento que saiu da empresa junto com o desenvolvedor original.
A JBKR combina a IA com a experiência de quem sustenta legados desde 2006: toda saída do modelo é revisada, testada contra o comportamento real do sistema e registrada. É human-in-the-loop na prática, e faz parte do diagnóstico de modernização de sistemas legados.
Como garantir qualidade: guardrails, evals e harness de avaliação
IA em produção sem avaliação é risco. Todo projeto sai com um harness de avaliação (evals): conjuntos de teste com respostas esperadas, métricas de fidelidade e cobertura, executados a cada mudança de prompt, modelo ou base de conhecimento — o equivalente aos testes automatizados do software tradicional.
Guardrails de entrada e saída filtram temas fora de escopo, dados pessoais e conteúdo impróprio, e políticas de fallback garantem que o sistema encaminhe para um humano quando a confiança é baixa.
Governança, segurança e LGPD em projetos de IA
Governança de IA define quem pode usar o quê, com quais dados e com qual rastreabilidade. Implementamos classificação e mascaramento de dados pessoais, controle de acesso por perfil, registro de auditoria das interações e políticas de retenção — alinhados à LGPD, ao marco legal da IA em tramitação no Brasil (PL 2338/2023) e às práticas internacionais (NIST AI RMF, EU AI Act). Nossos princípios estão publicados na página de IA responsável.
Na camada de segurança: proteção contra prompt injection, isolamento de credenciais das ferramentas usadas pelos agentes, e a escolha consciente entre APIs comerciais (OpenAI, Anthropic, Google) e modelos privados quando os dados não podem sair de casa.
Observabilidade e telemetria: como saber se a IA está funcionando?
LLMOps é operar IA como se opera software crítico. Instrumentamos cada solução com telemetria de qualidade (taxa de resposta correta, escalonamentos para humano), custo (tokens por conversa, custo por resolução) e desempenho (latência), com dashboards e alertas.
Isso fecha o ciclo: os dados de produção alimentam os evals, que orientam melhorias contínuas de prompt, recuperação e modelo — com evidência, não achismo.
Perguntas frequentes
O que é RAG e quando vale a pena usar?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) conecta um modelo de linguagem aos documentos e sistemas da sua empresa: o chatbot responde com base nos SEUS dados, com fontes citadas, em vez de inventar. Vale a pena sempre que as respostas precisam refletir conhecimento interno — manuais, contratos, políticas, catálogos — sem treinar um modelo próprio.
Vocês constroem agentes de IA com LangGraph?
Sim. Usamos LangGraph e orquestração multi-agente para fluxos que exigem etapas, decisões e uso de ferramentas (function calling, MCP): triagem de chamados, análise de documentos, integrações com ERPs. Cada agente sai com guardrails, harness de avaliação e telemetria desde o primeiro dia.
Como garantem que o chatbot não invente respostas?
Com quatro camadas: RAG com busca híbrida (vetorial + BM25) para ancorar respostas em fontes reais; guardrails de entrada e saída; harness de avaliação (evals) executado a cada mudança; e observabilidade de LLM em produção, com telemetria de qualidade, custo e latência.
E a LGPD? Meus dados ficam seguros usando IA?
Governança de IA faz parte do projeto: classificação e mascaramento de dados pessoais, controle de acesso por perfil, escolha entre APIs comerciais e modelos privados, registro de auditoria e políticas de retenção alinhadas à LGPD. Dados de clientes nunca treinam modelos — está escrito na nossa página de IA responsável.
A IA pode ajudar a entender um sistema legado?
Sim, e é um dos usos mais úteis: modelos de linguagem leem código PHP, Java, .NET ou COBOL e geram documentação, mapa de módulos e regras de negócio — sempre revisados por quem entende o sistema. A JBKR oferece isso como parte do diagnóstico de sistemas legados.
Quanto custa um projeto de IA para minha empresa?
Projetos começam com uma prova de conceito enxuta, tipicamente contratada no Plano Eventual (a partir de R$ 250/hora), com escopo e métricas de sucesso definidos antes. A evolução para produção e a sustentação contínua se encaixam nos planos Seguro (R$ 1.125/mês) e Expert (R$ 2.050/mês).
