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Não, se for feito corretamente. Eu baseio cada resposta nos seus dados reais por meio de recuperação, atribuo pontuações de confiança ao output gerado e encaminho qualquer coisa de baixa confiança para uma fila de revisão humana. Essa é a diferença entre um assistente que cita sua política de reembolso real e um que inventa ela.

Raramente, porque a maioria dos problemas de negócio não precisa disso. Eu uso OpenAI GPT e Google Gemini via suas APIs, combinados com recuperação dos seus próprios dados. Você consegue qualidade de modelos de ponta sem treinar nada, e o orçamento vai para integração e medidas de segurança — que é onde esses projetos se destacam.

Sim, e essa é a maior parte do trabalho. Eu trabalho dentro do seu código atual e stack, adiciono a camada de IA por trás de APIs limpas e mantenho todas as mudanças revisáveis pela sua equipe. O pacote Basic foi feito exatamente para isso.

Você faz isso. Código, repositórios e propriedade intelectual são transferidos para você na entrega final. Eu não retenho nada como alavanca.

Uma descrição do fluxo de trabalho, dados ou documentos de exemplo com os quais a IA vai trabalhar, e acesso a qualquer sistema que ela precise se conectar. Se você ainda não tem tudo isso, me envie uma mensagem e vamos definir juntos.

A recuperação é limitada por usuário e inquilino, então uma conta nunca pode puxar documentos de outra pessoa para uma resposta. Inputs são tratados como não confiáveis para limitar prompt injection, as chaves de API ficam na configuração de ambiente em vez do repositório, e cada resposta gerada é registrada com suas fontes.

Não. Os planos de API de negócios da OpenAI e do Google não treinam com seus dados, e eu configuro assim de forma deliberada. Seus documentos ficam no seu próprio índice e no seu próprio armazenamento, e eu documento exatamente o que sai do seu sistema e o que nunca sai.

Orçamentos de tokens por inquilino, cache em consultas repetidas e uso visível desde o primeiro dia, em vez de ser descoberto em uma fatura. Também dimensiono o modelo para a tarefa: a maioria das etapas em um pipeline não precisa do modelo mais caro disponível.