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Case de IA

Uma camada de conhecimento para múltiplos produtos, com IA e continuidade humana

Assistente baseado em RAG capaz de atender diferentes produtos a partir de bases específicas, preservar contexto e encaminhar a conversa quando a automação não for suficiente.

StatusSolução anonimizada em contexto real
Papel de LeoLíder técnico, coordenando a definição da arquitetura e a implementação realizada pela equipe.
VisibilidadeContexto real com anonimização
CONTEXT ROUTERANONYMIZED FLOW
Pessoa usuária
Contexto
ABase produto A
BBase produto B
+Outras bases
Resposta fundamentada
limite ou solicitação
Atendimento humano

Contexto

Conhecimento distribuído cria fricção para quem precisa de uma resposta.

Conhecimento distribuído entre produtos e documentos tornava o atendimento inconsistente e dificultava a continuidade entre IA e pessoas.

  • Identificar o produto e o contexto
  • Recuperar a base adequada
  • Manter a conversa compreensível

Pergunta de produto

Como responder com contexto sem esconder os limites da automação?

Como recuperar conhecimento específico, preservar contexto e encaminhar a conversa quando a automação não for suficiente?

  • Contexto antes da resposta
  • Evidência junto da informação
  • Handoff como parte do produto

Abordagem

Roteamento, recuperação e handoff no mesmo mapa.

Identificação do contexto, recuperação direcionada, resposta fundamentada e handoff humano com o histórico necessário.

  • Roteador de contexto
  • Bases segmentadas por produto
  • Histórico disponível no handoff

Avaliação e segurança

Confiabilidade também é saber parar.

A solução precisa deixar claros seus limites, rastrear a base usada e oferecer continuidade humana quando houver incerteza ou necessidade de intervenção.

  • Rastreabilidade da base recuperada
  • Sinais de incerteza
  • Escalonamento com contexto

Decisões e trade-offs

Recuperar o contexto certo e manter a saída humana possível.

A arquitetura prioriza roteamento por produto e uma transição explícita para pessoas. Isso reduz a promessa de autonomia total, mas melhora a clareza dos limites e a continuidade do atendimento.

  • Bases segmentadas em vez de um acervo indiferenciado
  • Evidência e incerteza junto da resposta
  • Handoff como capacidade principal, não exceção escondida

Resultados públicos

Contexto real anonimizado; métricas e nomes permanecem protegidos.

O que pode ser compartilhado nesta versão é o desenho do sistema e o raciocínio de produto. Resultados quantitativos, nomes de produtos e detalhes operacionais serão publicados somente com autorização.

Aprendizados

Aprendizados

RAG entrega valor quando organiza contexto, limites e continuidade — não apenas quando conecta um modelo a documentos.

Próximos passos

Aprofundar observabilidade e evidências sem expor o contexto protegido.

Adicionar diagrama sanitizado, critérios de avaliação, exemplos genéricos de handoff e sinais de qualidade quando estiverem consolidados para publicação.

Arquitetura conceitual

Um sistema de partes conectadas por contexto e continuidade.

Diagrama público e anonimizado para validar a compreensão da solução sem expor detalhes sensíveis.

01

Pessoa

Pergunta, intenção e sinais de necessidade.

02

Contexto

Identificação do produto e da jornada.

03

Bases

Conhecimento recuperado de forma direcionada.

04

Resposta

Síntese fundamentada e seus limites.

05

Humano

Continuidade quando a automação não basta.

CONTEXT ROUTERANONYMIZED FLOW
Pessoa usuária
Contexto
ABase produto A
BBase produto B
+Outras bases
Resposta fundamentada
limite ou solicitação
Atendimento humano

PLACEHOLDERDiagrama, interface e exemplos são representações demonstrativas nesta etapa. Evidências finais serão adicionadas com autorização e material sanitizado.

Aprendizado em destaque

RAG entrega valor quando organiza contexto, limites e continuidade — não apenas quando conecta um modelo a documentos.