Assistentes LLM & chatbots
Assistentes para suporte, vendas ou times internos — com papéis claros, regras de resposta seguras e fontes rastreáveis. Ideal quando as informações estão dispersas e respostas rápidas fazem diferença.
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IA & Aprendizado de Máquina
Desenvolvemos soluções de IA que realmente ajudam no dia a dia do trabalho: de assistentes LLM e busca semântica até previsões e automação. Sempre com uma visão-alvo clara, qualidade mensurável e integração limpa aos seus sistemas — para que a IA não fique só como uma “demo”, mas vire um produto.
PoC
Validar rapidamente, planejar corretamente
RAG
Tornar o conhecimento utilizável
MLOps
Monitoramento & qualidade em produção
Da ideia à prova de valor
Proteção de dados & guardrails
O que viabilizamos para você com IA
A IA entrega valor real quando está incorporada aos processos: uma base de dados sólida, fluxos de usuário coerentes, integrações limpas e qualidade mensurável. Construímos soluções que aliviam a carga das equipes, tornam o conhecimento acessível e apoiam a tomada de decisão — sem a sensação de “caixa-preta”.
Busca semântica & RAG
Sistemas de conhecimento baseados em embeddings e busca vetorial: documentos, tickets, Confluence, PDFs ou wikis tornam-se pesquisáveis — incluindo Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para respostas precisas e contextuais.
Processamento de documentos & NLP
Classificação, extração e sumarização de textos — por exemplo, faturas, contratos, e-mails ou relatórios. Objetivo: menos digitação manual, melhor qualidade de dados e processamento mais rápido.
Previsão & analítica preditiva
Previsões de demanda, receita ou capacidade, detecção de anomalias e modelos de scoring. Para melhor planejamento, menos surpresas e decisões orientadas por dados.
Visão computacional
Reconhecimento de imagens para qualidade, documentos ou inspeções visuais — por exemplo, detecção de defeitos, classificação ou análise estruturada de dados de imagem. Implementado de forma pragmática, alinhado ao caso de uso.
MLOps, monitoramento & operação
Deploy, avaliações, detecção de drift, logging e loops de feedback. Assim, modelos & assistentes permanecem confiáveis no longo prazo — incluindo atualizações, versionamento e rollbacks.
Como a IA passa de experimento a produto
Começamos pelo valor e pela realidade dos dados: quais decisões, textos ou fluxos de trabalho precisam melhorar? Em seguida, construímos uma solução com avaliação clara, guardrails e integração aos seus sistemas. Isso mantém a IA explicável, segura e mensurável em produção.
01
Descoberta & prontidão de dados
Esclarecer casos de uso, papéis de usuário, riscos e fontes de dados. Resultado: um escopo claro, critérios de sucesso (KPIs) e uma recomendação sólida sobre se RAG, ML clássico ou ambos fazem sentido.
02
Desenho da solução & avaliação
Definir arquitetura, modelo de dados, prompts/policies, estratégia de retrieval e conjunto de testes. A qualidade torna-se mensurável (por exemplo, precisão, taxa de alucinação, fidelidade, latência).
03
Implementação & integração
Entrega iterativa: pipelines de dados, índice vetorial, conectividade modelo/LLM, APIs e integração na UI. Inclui guardrails, logging e tratamento de erros claro — para manter o sistema robusto.
04
Go live & MLOps
Rollout controlado, monitoramento, loops de feedback e melhorias contínuas. Assim a IA permanece confiável — mesmo quando dados, processos ou requisitos mudam.
Tecnologia & padrões
A DevSolux implementa IA de forma responsável e sustentável: qualidade de dados, políticas claras, segurança & proteção de dados e avaliação mensurável são padrão. Escolhemos modelos e arquitetura com base no seu caso de uso — não em buzzwords.
- LLM & RAG: embeddings, busca vetorial, citações de fontes, design de prompt/policy
- Avaliação: conjuntos de teste, métricas de qualidade, checks de regressão, human-in-the-loop
- Segurança & GDPR: minimização de dados, controle de acesso, secrets, auditabilidade
- MLOps: versionamento, monitoramento, detecção de drift, feedback & melhoria contínua
Perguntas que quase sempre aparecem no começo
Para perguntas de conhecimento, trabalho com texto e casos de uso de assistentes, LLMs com RAG costumam ser ideais.
Para previsões, scoring, anomalias ou otimização estruturada, o ML clássico costuma ser melhor.
Em muitos projetos, a melhor solução é uma combinação — dependendo dos dados, do risco e da visão-alvo.
Com guardrails claros, citações de fontes (RAG), avaliação por meio de conjuntos de teste e checks de regressão regulares.
Também implementamos loops de feedback e monitoramento para que a qualidade fique visível em produção — e não apenas em uma demo.
Sim — se for bem planejado. Focamos em minimização de dados, controle de acesso, secrets seguros,
logs de auditoria e fluxos de dados claros. Dependendo dos requisitos, escolhemos modelos operacionais adequados
(por exemplo, ambientes isolados, indexação controlada, acesso ao retrieval baseado em papéis).
Por meio de APIs limpas, webhooks e integração na UI — por exemplo, em aplicações web, portais, back offices administrativos ou apps móveis.
O que importa é o processo: quem usa e quando, quais aprovações se aplicam, quais dados podem ser processados
e como o output é verificado (human-in-the-loop, se necessário).
Uma breve descrição do caso de uso (problema, usuários, benefício esperado), fontes de dados relevantes
(por exemplo, documentos, tickets, CRM, logs), requisitos de qualidade e quaisquer restrições de compliance.
Depois propomos um próximo passo claro — muitas vezes uma discovery/proof-of-value com critérios mensuráveis.
Pronto para uma IA que entrega valor mensurável — em vez de apenas impressionar?
Descreva brevemente seu caso de uso, suas fontes de dados e o que “bom” significa concretamente. Vamos retornar com um próximo passo claro e acionável — incluindo uma recomendação de proof-of-value.
Vamos começar