Onda de partículas de luz atravessando traços de circuito sobre um fundo azul-marinho escuro

Serviços

Desenvolvimento de RAG

Pipelines de retrieval-augmented generation (RAG) que continuam funcionando depois que a demo acaba.

Histórico

Criadores do RustyRAG

RAG em tempo real, feito em Rust · Sub-200 ms ponta a ponta

10+ anos entregando soluções de IAIgnas Vaitukaitis · Fundador e CEO

Começar um projeto →Leia o código do RustyRAG antes de assinar.

Entregamos para

VersarWashington, DC
GynisusNova York
CampusReelNova York
LuniqAlemanha
HospitalityFlowSingapura

50%das grandes empresas brasileiras já usam inteligência artificial, ante 38% em 2024TIC Empresas 2025, CETIC.br ↗

R$ 23 bide investimento público em IA até 2028 pelo Plano Brasileiro de Inteligência ArtificialPBIA, MCTI ↗

75%das empresas que dizem usar IA generativa ainda usam pouco36ª Pesquisa FGVcia, FGV EAESP ↗

Visão geral

Desenvolvimento de RAG que funciona fora da demo

Numa demo com 50 documentos, busca vetorial ligada direto ao modelo parece resolver. Em produção, com milhares de documentos que mudam toda semana, o sistema cita a política errada com toda a confiança. Projetamos, construímos e operamos o pipeline inteiro, do chunking à avaliação, sobre o RustyRAG, nossa stack de RAG que responde em menos de 200 ms.

Chunking e indexação com contexto

Um chunk cortado no lugar errado devolve o parágrafo errado. Aplicamos contextual retrieval, que insere um resumo antes de cada trecho e corta as falhas de retrieval no top-20 em até 67% quando combinado com reranking.

Busca híbrida e reranking

Combinamos busca vetorial densa com BM25, porque a dupla supera cada abordagem isolada. O reranker roda só sobre os primeiros candidatos, para não estourar a latência.

GraphRAG e RAG agêntico

Grafo de conhecimento para perguntas que cruzam documentos e agentes que decidem quando e como buscar. É a fronteira com nosso desenvolvimento de agentes de IA.

Geração e avaliação

Engenharia de prompt para a resposta citar só o contexto retornado, e avaliação de fidelidade rodando a cada mudança no pipeline.

51%das implementações corporativas de IA generativa usam RAGMenlo Ventures, 2024 ↗

3h/diaperdidas por funcionário buscando informação no trabalhoCoveo, 2025 ↗

377%de crescimento anual dos bancos vetoriais que sustentam RAGDatabricks, 2024 ↗

Processo

Como funciona o desenvolvimento de RAG

Três etapas, cada uma com saída concreta.

Diagnóstico

Mapeamos fontes, volumes, permissões e o modo de falha atual. Se já existe um sistema no ar, começamos medindo antes de mexer.

Arquitetura e construção

Definimos chunking, embeddings, busca híbrida e o ponto do reranking. Montamos um conjunto de perguntas reais do seu time, e cada mudança no pipeline roda contra ele. O que melhora fica.

Operação

Deploy com monitoramento de latência e de fidelidade. Nossa equipe de MLOps mantém o índice em dia conforme os documentos mudam.

Benefícios

Por que investir em desenvolvimento de RAG

Serviços gerenciados resolvem a infraestrutura. O resultado continua dependendo de chunking, avaliação e integração das fontes. É nessa parte que trabalhamos.

Respostas com a fonte certa

O sistema responde citando o documento e a versão corretos, em vez de inventar com confiança sobre a versão que já saiu do ar.

Avaliação antes do deploy

Faithfulness, context precision e context recall medidos a cada ajuste. Sem essa régua, trocar embedding ou reranker vira achismo.

Índice sempre atualizado

Dado que muda toda semana pede índice, e um índice se atualiza sem treinar nada de novo.

Latência que o usuário sente

O trabalho pesado acontece na indexação, antes de a pergunta chegar. É assim que o RustyRAG responde em menos de 200 ms.

LGPD no desenho do índice

Replicamos as permissões da fonte dentro do próprio índice. O que cada usuário vê depende de quem ele é.

Dizemos quando RAG é a arquitetura errada

Se os seus documentos são estáticos e cabem na janela do modelo escolhido, falamos isso no diagnóstico e o projeto encolhe.

Casos de uso

Onde o RAG entra em ação

É a arquitetura por trás dos assistentes documentais, a categoria de aplicação de IA que mais cresce entre as empresas brasileiras.

Chatbot corporativo sobre a base interna

Políticas, contratos e manuais respondidos com citação da fonte, dentro dos controles de acesso que já existem.

Busca em contratos e documentos regulatórios

Perguntas que cruzam cláusulas espalhadas em milhares de arquivos, com GraphRAG quando a resposta liga vários documentos.

Base de conhecimento de suporte

O time de atendimento recebe o artigo certo, mesmo quando a base muda toda semana.

Contexto para agentes de IA

O retrieval vira uma das ferramentas que o agente consulta antes de agir. Agente em cima de base ruim só espalha o erro mais rápido.

Por que a AlphaCorp

Por que times técnicos nos chamam depois do protótipo de RAG

“Meu time monta isso com um serviço gerenciado.” Monta, e às vezes deve. Serviços como o Vertex AI RAG Engine resolvem a infraestrutura. Só que a parte que decide o resultado segue sendo chunking, avaliação e a integração de fontes estruturadas e não estruturadas. É nela que trabalhamos.

Também tratamos o corpus como superfície de ataque: corromper 0,04% dos documentos pode gerar 98,2% de taxa de sucesso em envenenamento adversarial, então a origem de cada trecho indexado é controlada.

E somos honestos sobre a alternativa. O Gemini 1.5 mantém o desempenho com contextos de até 2 milhões de tokens, já modelos abertos como o Llama-3.1-405B perdem qualidade acima de 32 mil tokens. Se contexto longo resolve o seu caso, o projeto encolhe.

A Agência Nacional de Proteção de Dados (ANPD) elegeu IA como eixo prioritário de fiscalização para 2026 e 2027. Um sistema de RAG reinterpreta e redistribui a informação da base, muitas vezes fora dos controles de acesso originais. Por isso as permissões da fonte vivem dentro do índice, conforme a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD).

O que separa um RAG de produção de um protótipo

O pipeline padrão tem cinco estágios, e cada um condiciona o que o modelo recebe: query encoding, retrieval, reranking, geração e pós-processamento. O trabalho de engenharia é medir a qualidade em cada um deles.

Na busca, combinamos vetores densos com BM25 e rodamos o reranker só sobre os primeiros candidatos, porque o custo dele cresce com o quadrado e estoura a latência se entrar cedo demais na fila. Para calibrar a ordem de grandeza do custo, enriquecer cada chunk com resumo contextual custa cerca de US$ 1,02 por milhão de tokens de documento usando cache de prompt.

Quando a resposta exige conectar informação espalhada pela base, montamos um grafo de conhecimento extraído por LLM, abordagem que a Microsoft abriu como código aberto. E quando o sistema precisa decidir quando e como buscar, entramos em RAG agêntico.

A demanda cresce rápido no Brasil: entre as empresas que já usam IA, a geração de linguagem natural saltou de 20% para 30% de 2024 para 2025, e a maioria contrata fornecedor externo para desenvolver. Traga o caso em que o seu protótipo respondeu errado: numa conversa de diagnóstico, reproduzimos o modo de falha e dizemos se RAG é mesmo a arquitetura certa. Quem atende é quem constrói.

FAQ

Perguntas frequentes sobre desenvolvimento de RAG

O que é desenvolvimento de RAG?

Desenvolvimento de RAG é o projeto, a construção e a operação de sistemas em que o modelo consulta uma base de documentos antes de responder, em vez de depender só do que memorizou no treinamento. A técnica saiu da pesquisa acadêmica em 2020 e virou o padrão de arquitetura predominante em projetos corporativos de IA generativa. O trabalho de engenharia se concentra em cinco estágios: query encoding, retrieval, reranking, geração e pós-processamento.

Para que serve um sistema de RAG?

Serve para dar ao modelo acesso a informação que muda com frequência ou que nunca entrou no treinamento: políticas internas, contratos, manuais, base de conhecimento de suporte. É a arquitetura por trás de chatbots corporativos e assistentes documentais, a categoria de aplicação de IA que mais cresceu entre as empresas brasileiras de 2024 para 2025.

Qual a diferença entre RAG e fine-tuning?

RAG busca a informação no momento da pergunta, já o fine-tuning ajusta os pesos do modelo para mudar comportamento ou vocabulário. Dado que muda toda semana pede índice, e um índice se atualiza sem treinar nada de novo. As duas técnicas se combinam bem: aplicamos fine-tuning quando o domínio usa termos que o modelo base erra.

Preciso de RAG se o modelo já tem janela de contexto longa?

Depende do volume e da dinâmica dos seus dados, porque nenhuma das duas abordagens vence em todos os casos. Contexto longo funciona para documento estático e extenso. RAG segue na frente quando os dados são dinâmicos, diversos ou grandes demais para caber em qualquer janela, e a conta de custo e latência quase sempre favorece mandar menos tokens ao modelo.

Quanto custa desenvolver um sistema de RAG?

O custo depende de três fatores: o volume de documentos a indexar, a latência exigida na resposta e o rigor da avaliação. Para calibrar a ordem de grandeza, enriquecer cada chunk com resumo contextual custa cerca de US$ 1,02 por milhão de tokens de documento usando cache de prompt. Reranking em tempo real encarece a operação, porque o custo cresce com o quadrado dos candidatos. O diagnóstico fecha essa conta antes de qualquer contrato.

Como a LGPD afeta um projeto de RAG?

Afeta o desenho do índice desde o primeiro dia, porque a base documental da empresa quase sempre contém dados pessoais. Pela Nota Técnica nº 1/2026, a ANPD destacou que conteúdo sintético pode configurar dado pessoal quando se refere a pessoa identificável. Como o sistema reinterpreta e redistribui a informação, replicar as permissões da fonte dentro do índice deixa de ser detalhe e vira requisito.