CASE / 02AI / ENTERPRISE DATA / RAGAGENTIC RAG

IA Conectada à Empresa (INTERIA)

E se a inteligência artificial conhecesse a operação real da sua empresa sem vazar nenhum dado?

Precisão de Resposta98.9%Verificação cruzada contra base documental interna

Tempo Médio de Consulta1.4sRecuperação contextual em frações de segundo

Adoção Corporativa+400Usuários ativos diários em 6 áreas da empresa

01. CONTEXTO OPERACIONAL

O Cenário da Empresa

Corporação com múltiplos sistemas corporativos legados, diretórios de contratos, manuais técnicos e bases transacionais onde diretores e analistas gastavam horas diárias minerando respostas cruzadas.

02. O PROBLEMA REAL

Os Gargalos e Riscos Existentes

Ferramentas genéricas de chat de IA não têm acesso a dados privados e inventam respostas (alucinação), enquanto soluções convencionais de busca interna não entendem o contexto transacional do negócio.

Impossibilidade de utilizar LLMs públicas devido a sigilo comercial, LGPD e regras de compliance;
Consultas entre sistemas demandavam tickets demorados para a equipe de BI e TI;
Políticas de acesso complexas (um vendedor não pode ver margens de custo confidencial da diretoria);
Documentos fiscais, laudos e contratos dispersos em repositórios sem indexação semântica.

03. ARQUITETURA DE SISTEMAS

Como os Sistemas se Conectam

Pipeline Agentic RAG multi-etapas com embedding híbrido (vetorial + lexical BM25), roteamento semântico por perfil de acesso e guardrails determinísticos para consulta estruturada ao ERP.

ETAPA 1

Bases & Documentos

PDFs, ERP, Bancos relacionais e MinIO

ETAPA 2

Embeddings & Guardrails

Vetores privados e controle de privilégios RBAC

ETAPA 3

Orquestrador Agêntico

Roteamento de intenção e execução de ferramentas

ETAPA 4

Cockpit INTERIA

Respostas com citação de fonte e acionamento de APIs

SEQUÊNCIA DO FLUXO DE EXECUÇÃO:

Repositórios Privados (ERP, PDFs, S3)→Pipeline de Ingestão & Chunking Semântico→Vector DB (Qdrant) + RBAC Filter→Agente Orquestrador + Function Calling→Interface Conversacional Corporativa Segura

04. SOLUÇÃO ENTREGUE

Funcionalidades Operacionais

Implementação da plataforma INTERIA, permitindo que colaboradores façam perguntas em linguagem natural e recebam respostas precisas com citação exata de fontes, além de gerar minutas contratuais e resumos executivos.

Agentic RAG com verificação automática de citações e fontes antes de responder;

Integração nativa com APIs do ERP para consultar status de pedidos, clientes e estoque;

Isolamento rigoroso de contexto baseado nas credenciais e perfil de cada usuário;

Agentes especializados em auditoria contratual, compras industriais e suporte técnico;

Execução on-premise ou em nuvem privada com auditoria de todas as interações.

05. INTERFACES DE PRODUÇÃO

Cockpit e Telas Operacionais

INTERIA // AGENTIC RAG ENGINE

ZERO DATA LEAKAGE

CONSULTA DO DIRETOR:“Qual o impacto no faturamento se o fornecedor de aço atrasar 5 dias no lote 8841?”

RAG: Consulta cruzada executada em 380ms

“Identificadas 3 Ordens de Produção (OP-4412, OP-4419, OP-4425) dependentes do lote. Impacto estimado em R$ 142.000 de faturamento no dia 14. Sugestão: adiantar 400kg do fornecedor homologado B.”

Fonte: SAP B1 Service Layer (ORDR / OWOR)Contrato Fornecedor: Anexo IV (§ 3.2)

* As telas foram sanitizadas para preservar dados fiscais e identidades confidenciais de clientes.

06. DESAFIOS TÉCNICOS DE ENGENHARIA

Complexidade Superada

DESAFIO #1:

Eliminação de alucinações através de etapa de reranking com Cross-Encoders e validação determinística;

DESAFIO #2:

Garantia de que dados confidenciais de um centro de custo nunca vazem para outros departamentos;

DESAFIO #3:

Latência de resposta mantida abaixo de 1.8 segundos em consultas sobre mais de 100 mil páginas de documentos.

07. IMPACTO E RESULTADOS

Redução de 85% no tempo de busca de informações operacionais e auditoria de contratos em segundos.

A implementação estabilizou a operação, eliminou paradas por falhas de integração e entregou à diretoria previsibilidade total sobre os indicadores de negócio.

[ ESPECIFICAÇÃO ]

TECNOLOGIAS UTILIZADAS

PythonFastAPILangChain / LangGraphQdrant Vector DBPostgreSQLDockerNext.jsTailwind CSS

TEM UM DESAFIO SEMELHANTE?

Podemos analisar os gargalos da sua operação e desenhar uma arquitetura sob medida.

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