Soluções Avançadas de IA Generativa, RAG & Agentes Autônomos

Suporte a modelos de visão computacional para processar imagens enviadas em base64 ou URL (prints, fotos de documentos) até 5MB para análise textual, extração de dados e interpretação visual.

Análise fotográfica por IA para avaliar desgaste, defeitos ou sujidade em materiais/equipamentos retornados, sugerindo automaticamente destinação (manutenção, higienização, reuso ou descarte).

Validação fotográfica automatizada de instalações no Ponto de Venda (displays/exibições), recolhimento de materiais avariados e comprovantes fiscais com auditoria digital anti-fraude.

Busca semântica em banco vetorial local (ChromaDB) consultando e mesclando, por similaridade de cosseno, chunks de documentos indexados de forma segmentada (global, corporativo e por projeto).

Upload direto no chat de PDFs, planilhas Excel, arquivos de texto, JSON e Markdown. O sistema realiza fragmentação (chunking) em memória e busca semântica em tempo real, descartando vetores após a sessão.

RAG conectado a bancos de dados relacionais e sistemas legados, permitindo pesquisas semânticas diretas em linguagem simples para recuperar posições de estoque, históricos e movimentações sem SQL.

Uso da especificação MCP para permitir que a IA execute chamadas a APIs REST externas (ERPs/CRMs), queries estruturadas em SQL ou buscas na web em tempo real.

Exposição da inteligência interna através de interface padronizada JSON-RPC 2.0, atuando como sub-agente especialista integrável em plataformas terceiras (ex: Claude Desktop).

Gerenciamento otimizado de histórico: sessões curtas e temporárias em cache (Redis) com expiração programada, e sessões persistentes corporativas em banco relacional.

Entrega de respostas por Server-Sent Events (SSE), transmitindo o texto incremental em tempo real e emitindo eventos detalhados dos passos internos da IA.

Assistente virtual multicanal (Web, WhatsApp, Apps) para autoatendimento, oferecendo rastreamento de pedidos, consulta de disponibilidade e criação de solicitações.

Orquestração e engenharia de personas de IA com papéis e limites delimitados (Arquitetura, Dev, Análise de Negócio, QA, Release e Migração), garantindo máxima precisão.

Wiki embarcada (.ai/wiki) centralizando documentação de arquitetura, esquemas de dados, regras de negócio e registros de decisões técnicas (ADRs) consumidos por LLMs.

Ecossistema modular de regras operacionais (.cursor/skills e .cursor/rules) estendendo capacidades da IA para governança de código, auditorias de permissão e automação Git.

Centraliza integração com múltiplos modelos (OpenAI, Gemini, Anthropic e modelos open-source via Ollama), trocando motores em tempo de execução sem redeploy.

Empilhamento hierárquico de instruções (System Prompts) em 5 níveis (regras globais, organização, projeto/funcionalidade, sessão e contexto instantâneo).

Isolamento multi-tenancy e armazenamento criptografado (AES-128 via Fernet) de chaves de API específicas por cliente/projeto com isolamento lógico de sessões.

Centralização de requisições com proteção contra Prompt Injection, validação de privacidade de dados sensíveis e cache semântico de embeddings para otimização de custo e latência.

Integração do modelo Whisper para transcrição de áudio em múltiplos formatos (WebM, MP3, WAV, etc.), injetando automaticamente o texto no contexto conversacional da LLM.

Conversão de perguntas em linguagem natural em tabelas, KPIs e gráficos dinâmicos na tela, com sumarização preditiva e identificação de gargalos operacionais.

Leitura semântica de ocorrências do SAC e feedbacks de clientes via NLP, identificando detratores, grau de urgência e risco de descumprimento de SLAs.

Motor de inteligência que lê o contexto da tela em uso pelo operador para gerar alertas de anomalias (lotes próximos ao vencimento, variações atípicas) e sugerir ações.

Assistente privado treinado com diretrizes da organização para auxiliar colaboradores na rotina operacional diária e apoiar equipes técnicas no desenvolvimento.