Conhecimento sem dono claro
Documentos existem, porém permissões, atualização e origem não foram organizadas.
RAG e LLM para empresas
Avalie se seus dados pedem RAG, LLM ou outro caminho
Uma leitura de dados, permissões e risco para decidir se linguagem generativa é adequada ao processo.
Dor operacional
Dados que pedem mais do que um chat genérico
Resposta influencia uma ação
O uso pretendido exige limites porque uma resposta pode afetar processo ou cliente.
Método F.A.L
Escolha técnica guiada por risco
- 01
Examinar fontes e acesso
Avaliamos qualidade, propriedade, atualização e permissões do conhecimento.
- 02
Testar adequação ao fluxo
Definimos onde a resposta ajuda, onde precisa de revisão e onde não deve atuar.
Entrega
Fundação para conhecimento aplicado
Mapa de fontes
Inventário de conteúdo, acesso e responsáveis por atualização.
Critérios de uso
Cenários aprovados, limites e controles para a solução escolhida.
Encaixe
Sinais para avaliar RAG ou LLM
- Existe uma base de conhecimento identificável
- A empresa pode definir permissões e responsáveis
- O fluxo aceita validação antes de ampliar o uso
Perguntas frequentes
RAG elimina respostas incorretas?
Não. Ele exige avaliação, limites de escopo e revisão compatíveis com o risco.
Todo documento deve entrar na base?
Não. Só entram fontes com propriedade, acesso e uso definidos.
Seus dados sustentam uma solução com linguagem generativa?
Solicite uma triagem de aderência para avaliar fontes, risco e o caminho técnico mais adequado.