Integração de IA em Produtos Existentes
O seu produto já funciona e os seus utilizadores já têm dados nele. Acrescento funcionalidades com LLM por cima: uma pesquisa que responde a partir dos seus documentos com uma fonte para cada resposta, uma extração que transforma ficheiros em campos, e assistentes que trabalham dentro do seu produto em vez de ao lado.
O problema que isto resolve
Os seus utilizadores pedem sempre pesquisa ou um assistente, mas um modelo acrescentado sem os seus dados dá respostas erradas com toda a confiança, e ninguém na sua equipa tem tempo para o ligar em segurança.
O que inclui
- Pesquisa em documentos que responde com citações
- Extração de campos de PDF e de outros ficheiros
- Um assistente ligado aos dados do seu produto
- Alertas de revisão para as respostas de que o modelo não tem a certeza
- Código-fonte e implementação que ficam seus
Como funciona
Começo por ler o seu código e os seus dados, e depois escolho uma funcionalidade a acrescentar, como a pesquisa nos seus documentos. É integrada na sua stack e nas suas permissões atuais, de modo que os utilizadores só recebem respostas de dados que têm permissão para ver. Tudo aquilo de que o modelo não tem a certeza é sinalizado para revisão por uma pessoa. As funcionalidades seguintes vêm sobre a mesma base. O custo de funcionamento depende sobretudo do modelo que cada passo usa, como mostro em quanto custa um agente de IA.
Quando não contratar
Não é adequado se quer um novo agente autónomo no WhatsApp ou no Telegram (veja Agentes de IA e Chatbots para Empresas), ou se a funcionalidade não precisa de um modelo e bastava uma consulta simples à base de dados.
Tecnologias
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- PostgreSQL