Da arquitetura de dados ao fine-tuning. Pipelines que sobrevivem ao ciclo de hype.
Trabalhamos desde modelagem dimensional, data contracts e qualidade até treinamento, RAG e adaptação de modelos. O foco é construir a camada de dados que permite IA em produção — não um data lake decorativo.
A maioria dos projetos de IA falha por dados, não por modelo. Modelos estão commoditizados — qualidade vem da camada abaixo deles.
Trabalhamos com o time de dados do cliente para entregar uma camada que serve simultaneamente analytics e IA: data contracts entre produtores e consumidores, qualidade monitorada, lineage rastreável, e indexação adequada para o tipo de caso de uso (RAG vetorial, busca lexical, knowledge graph, ou combinação).
Quando faz sentido, fazemos fine-tuning. Quando não faz, dizemos. RAG bem feito resolve a maioria dos casos enterprise — fine-tuning entra para estilo, formato, tarefas muito específicas ou quando há volume e estabilidade suficientes nos dados.
O que entregamos
- Auditoria de qualidade, lineage e governança dos dados existentes
- Arquitetura de dados desenhada para IA (vetorial, lexical, híbrida)
- Pipelines de ingestão, transformação e indexação com data contracts e SLAs
- Quando aplicável, fine-tuning ou RAG implementado com eval de qualidade
- Documentação técnica e runbooks para o time operar o sistema
Quando faz sentido contratar
- A iniciativa de IA está travada porque os dados não chegam limpos, completos ou no tempo certo
- Existe um data warehouse mas nada nele está pronto para consumo por LLM ou agente
- Houve experimento com RAG ou fine-tuning sem resultado consistente — qualidade oscila
- É preciso decidir entre fine-tuning, RAG ou prompting puro para um caso específico
Faz sentido conversar sobre o seu caso?
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