Eu vou construir seu sistema RAG corporativo e base de conhecimento institucional de IA

O RAG padrão recupera os trechos de texto mais próximos. O RAG institucional verifica a autoridade da fonte, respeita permissões de acesso ao nível do documento e retorna respostas citadas com proveniência rastreável. A diferença importa quando sua IA está aconselhando decisões, não apenas respondendo perguntas.

Eu construo implantações auto-hospedadas — seus dados nunca passam pelas pipelines de treinamento da OpenAI ou Anthropic. Chamadas de API apenas para inferência, não para treinamento. Para máxima soberania, implanto modelos de código aberto na sua própria infraestrutura, eliminando completamente a exposição de dados a terceiros.

MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) permite que sua IA consulte sistemas internos ao vivo — bancos de dados, CRMs, repositórios de documentos — em tempo real, ao invés de depender de um índice estático. A IA lê dados atuais ao invés do snapshot da semana passada. Eu uso MCP para conectar seu cérebro corporativo aos sistemas de produção.

pgvector no Supabase para equipes que requerem soberania total de dados e controle auto-hospedado. Pinecone para recuperação em alta escala sem gerenciar infraestrutura. Weaviate para construções empresariais multimodais. Eu escolho com base nos seus requisitos de conformidade, volume de consultas e preferência de implantação.

Eu implemento políticas de acesso ao nível do documento usando Supabase Row Level Security — os documentos de cada departamento só podem ser acessados por usuários autorizados. A IA não consegue exibir conteúdo restrito para consultas não autorizadas, independentemente de como a pergunta seja formulada.