Aplicações de IA e conhecimento

IA de conhecimento corporativo

Algures entre o SharePoint, o Confluence, uma unidade partilhada e onze anos de email, a resposta à maioria das perguntas internas já existe. Não é encontrável, por isso as pessoas perguntam a um colega, e o colega adivinha. Construímos assistentes que recuperam do seu próprio conteúdo, citam o que usaram e respeitam as permissões já definidas na origem.

O problema de negócio

A pesquisa deixou de funcionar por volta dos dez mil documentos

A pesquisa por palavras-chave falha no conteúdo interno porque ninguém escreve documentos com as palavras que os outros procuram. O resultado é uma organização em que encontrar algo custa mais do que perguntar a uma pessoa, por isso toda a gente pergunta a uma pessoa. Esse imposto não aparece em nenhuma linha de orçamento, e por isso nunca é corrigido, e cresce com o quadro de pessoal. A solução ingénua, apontar um chatbot a um monte de documentos, falha de outra maneira e pior: responde com segurança a partir de uma política ultrapassada, ou mostra uma avaliação salarial a alguém que nunca a devia ter visto.

O que fazemos

Recuperação que tem em conta quem pergunta

Ligamo-nos aos sistemas que guardam o conteúdo em vez de o copiar para outro sítio, de modo que as permissões permaneçam onde foram definidas e a revogação continue a funcionar. A recuperação é filtrada pela identidade de quem pergunta antes de o modelo ver seja o que for, o que significa que o assistente não pode revelar aquilo que essa pessoa não conseguiria já abrir. Cada resposta traz citações dos documentos que usou, para que quem lê possa verificar em vez de confiar. A precisão é medida contra um conjunto anotado construído com perguntas reais feitas pelo seu pessoal.

IA de conhecimento corporativo

Competências

  • Pesquisa corporativa com IA

  • Assistentes de conhecimento interno

  • Pesquisa semântica corporativa

  • Pesquisa documental com IA

  • Copilotos internos

Casos de uso comuns

Casos de uso comuns

  • Responder a perguntas de política e procedimento ao pessoal de atendimento, citando o documento aplicável e a sua versão.
  • Dar aos novos colaboradores uma forma de perguntar o que um sistema faz sem marcar tempo com quem o construiu.
  • Trazer à superfície trabalho anterior sobre um tema entre projetos, para que as propostas deixem de ser escritas de raiz.
  • Permitir aos agentes de suporte consultar a documentação de produto e pedidos anteriores durante uma conversa em curso.

Como trabalhamos

Como trabalhamos

  1. Definir

    Transformar o pedido em especificação: quem o usa, o que é uma resposta correta, quem decide.

  2. Ancorar

    Ligar ao conteúdo e aos sistemas que têm as respostas, respeitando as permissões existentes.

  3. Avaliar

    Pontuar contra um conjunto anotado construído com os seus próprios casos, antes de alguém de fora o ver.

  4. Publicar e operar

    Lançamento faseado com monitorização, controlo de custo e um conjunto de regressão que protege a qualidade.

Tecnologia

Tecnologia

  • OpenAI
  • Anthropic
  • Azure OpenAI
  • pgvector
  • Elasticsearch
  • Microsoft 365
  • SharePoint
  • Confluence
  • Salesforce

Segurança e governação

Segurança e governação

As respostas apoiam-se no seu próprio conteúdo e trazem citações, para que quem lê possa verificar. A recuperação respeita as permissões já definidas na origem, o que significa que um utilizador nunca vê através da aplicação aquilo que não poderia ver diretamente. Prompts, contexto recuperado e respostas são registados para auditoria, e a avaliação corre de forma contínua em vez de uma única vez no lançamento.

Modelos de colaboração

Modelos de colaboração

Projeto de IA

Assumimos a responsabilidade de desenhar e entregar uma solução de IA definida.

Equipa de IA dedicada

Capacidade de engenharia dedicada a longo prazo, construída em torno da sua tecnologia e do seu modelo de entrega.

IA gerida

Operamos, monitorizamos e melhoramos continuamente os sistemas de IA em produção.

Porquê a TeamExtension.ai

A parte difícil são as permissões, não a recuperação

Construir algo que responda a perguntas a partir de documentos demora um fim de semana. Construir algo que responda corretamente, cite as fontes, nunca atravesse uma fronteira de permissões, se mantenha exato à medida que o conteúdo muda e possa ser auditado depois é um problema de integração e segurança. Isso é engenharia empresarial corrente, que é o que fazemos há anos, e é a razão pela qual a maioria dos assistentes internos encalha antes de chegar a toda a empresa.

Clientes selecionados

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes

Vai expor documentos que as pessoas não deviam ver?
Não. A recuperação é filtrada pela identidade de quem pergunta antes de algo chegar ao modelo, usando as permissões já definidas no sistema de origem. Se uma pessoa não conseguir abrir um ficheiro diretamente, o assistente não pode lê-lo por ela. Revogar o acesso na origem revoga-o também aqui.
O que acontece quando um documento é atualizado ou retirado?
O índice segue a origem. Os documentos atualizados são reindexados por calendário ou por notificação de alteração, e os retirados desaparecem das respostas. Como as respostas citam as fontes, vê-se sempre de que versão veio uma resposta.
Como impedem que invente respostas?
As respostas assentam nos excertos recuperados e citam-nos. Quando a recuperação não encontra nada pertinente, o assistente di-lo em vez de preencher o vazio. Medimos isto de forma explícita contra um conjunto anotado, porque um assistente que erra com segurança é pior do que nenhum assistente.
A que sistemas se pode ligar?
SharePoint, Microsoft 365, Google Workspace, Confluence, Jira, ServiceNow, Salesforce, partilhas de ficheiros, bases de dados e APIs internas. Qualquer coisa com uma API ou uma base de dados pode ser uma fonte; onde não há API, construímos o conector.
Quanto tempo até o pessoal o poder usar?
Um piloto delimitado sobre um conjunto de conteúdo e um grupo de utilizadores dura normalmente de seis a oito semanas, incluindo o trabalho de avaliação. Alargar a mais fontes é incremental a partir daí, porque o modelo de permissões e citações já está construído.

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Transforme o conhecimento interno disperso em assistência segura que respeita as permissões existentes.