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Serviço · Inteligência Artificial

IA com LLM
para automação

Transformamos regras complexas em respostas rápidas. Integramos Large Language Models aos seus sistemas para automatizar atendimento, análise de documentos, triagem e muito mais — com curadoria humana no loop.

GPT-4 / Claude / Gemini
Integrado ao seu sistema
RAG com seus dados
Human-in-the-loop
Aplicações práticas

O que resolvemos
com LLM no seu negócio

LLM não é chatbot genérico. É inteligência treinada com seus dados, integrada aos seus fluxos.

📄

Análise e extração de documentos

Leitura automática de contratos, notas fiscais, laudos e formulários. Extrai campos, classifica tipo e sinaliza inconsistências.

ContratosNF-eLaudos
🎧

Atendimento e triagem inteligente

Chatbot corporativo que entende linguagem natural, consulta a base de conhecimento da empresa e responde ou escala com contexto completo.

RAGFAQ dinâmicoEscalada
📝

Geração de conteúdo estruturado

Rascunho de relatórios, e-mails, atas e propostas com base em dados da operação — revisados pelo time antes de enviar.

RelatóriosPropostasAtas
🔍

Busca semântica em base de conhecimento

Encontre respostas em documentos internos, manuais e políticas usando linguagem natural — sem depender de palavras-chave exatas.

EmbeddingsVector DBSemântica
⚖️

Compliance e análise de risco

Verificação automática de documentos contra políticas internas, regulatórios e cláusulas contratuais — com flagging de desvios.

LGPDComplianceAuditoria
🌐

Tradução e adaptação de conteúdo

Tradução técnica, adaptação de tom e localização de conteúdo corporativo mantendo terminologia específica do setor.

MultilingualFine-tuningTom de voz
Como funciona

LLM integrado —
não apenas um chat colado

A diferença entre um LLM útil e um inútil está na integração. Conectamos o modelo aos seus dados, sistemas e fluxos reais.

Modelos suportados
GPT-4oClaude 3.5Gemini ProLlama 3 (local)Mistral
Técnicas de integração
RAG (Retrieval-Augmented)Fine-tuningFunction CallingPrompt Engineering
Infraestrutura
FastAPILangChainPinecone / QdrantPostgreSQL + pgvectorAWS / On-premise
Segurança
Dados nunca saem do seu ambienteOpção on-premiseAudit log
Arquitetura RAG típica
Pergunta do usuário
Input via app, sistema web ou API
entrada
Busca semântica (Embeddings)
Vector DB recupera os chunks mais relevantes
retrieval
Contexto + Prompt
Documentos recuperados + instrução de sistema
augment
LLM (GPT / Claude / Llama)
Gera resposta fundamentada nos seus dados
generation
Resposta + fontes citadas
Output rastreável — o usuário vê de onde veio
saída
Como trabalhamos

Do piloto ao LLM
em produção

Começamos pequeno, validamos rápido e escalamos com segurança.

01

Mapeamento de casos de uso e dados

Identificamos os fluxos com maior potencial de ganho, avaliamos os dados disponíveis e definimos a métrica de sucesso — antes de escrever uma linha de código.

1 semana
02

Prototipação e validação do prompt

Construímos um piloto funcional em semanas. Testamos com dados reais e você valida a qualidade das respostas antes de evoluir para produção.

1–2 semanas
03

Indexação da base de conhecimento (RAG)

Processamos seus documentos, manuais e dados estruturados em um vector database — garantindo que o modelo responda com seus dados, não com achismos.

1–2 semanas
04

Integração ao sistema e homologação

O LLM é exposto via API e integrado ao seu sistema web, app Android ou ferramenta interna. Seu time valida as respostas em homologação com human-in-the-loop.

1–2 semanas
05

Deploy, monitoramento e atualização da base

Monitoramos qualidade das respostas, coletamos feedbacks e atualizamos a base de conhecimento periodicamente para manter a acurácia alta.

Contínuo
Por que a UP IT

LLM que gera resultado,
não apenas impressiona

A maioria dos projetos de IA falha porque não sai do piloto. Nós entregamos em produção.

🔗

Integrado ao seu sistema

O LLM não fica isolado num chat avulso — ele conversa com seu ERP, sistema web ou app Android via API.

🗂️

RAG com seus dados reais

O modelo responde com base nos seus documentos, políticas e base de conhecimento — não com dados genéricos de treinamento.

🧑‍💼

Human-in-the-loop

Respostas críticas passam por revisão humana antes de chegar ao usuário final. Automatizamos o rascunho, o humano valida.

🔒

Seus dados ficam com você

Opção de deploy on-premise com Llama ou Mistral. Nenhum dado sensível precisa ir para APIs externas.

📊

Métricas de negócio, não de acurácia

Medimos redução de tempo, volume de tickets, satisfação do usuário — não apenas perplexidade do modelo.

🧩

Combina com outros serviços UP IT

LLM + Agentes de IA para workflows completos. LLM + GED para busca inteligente em documentos. Ecossistema integrado.

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