Bancos Vetoriais, RAG Determinístico & Soberania de Dados Corporativos
Implementação de Retrieval-Augmented Generation (RAG) em PostgreSQL com pgvector, pipelines privados de busca semântica e conformidade rigorosa com a LGPD sem exposição de dados a nuvens públicas de terceiros.
Consultoria e desenvolvimento de RAG corporativo e bancos vetoriais com PostgreSQL e pgvector. Busca semântica, avaliação de respostas e controles de acesso e privacidade definidos por projeto. O escopo, os controles de segurança e os critérios de operação são definidos e validados para cada projeto.
Projetado para Tomadores de Decisão
Desafios que resolvemos na sua empresa
Alucinação descontrolada de modelos de linguagem generalistas
Modelos públicos inventam cláusulas contratuais, regras de negócio e preços quando não estão ancorados em bases de dados fidedignas e verificadas.
Risco crítico de vazamento de segredos industriais e dados pessoais (LGPD)
Enviar documentos internos confidenciais para provedores de IA sem isolamento de rede expõe a holding a penalidades regulatórias e quebra irreversível de sigilo.
Custos exorbitantes e fragmentação com bancos vetoriais SaaS
Contratar soluções dedicadas como Pinecone ou Weaviate adiciona camadas desnecessárias de faturamento em dólar, latência de rede externa e duplicação do banco relacional.
Desatualização constante da base de conhecimento
Modelos estáticos não sabem o que aconteceu ontem na empresa, exigindo sincronização contínua entre transações de negócio e embeddings vetoriais.
O que entregamos em produção
RAG Determinístico Ancorado em PostgreSQL + pgvector
Zero AlucinaçãoUnificação de dados relacionais e vetoriais no mesmo banco de dados, reduzindo custos de infraestrutura e eliminando inconsistências de sincronização.
Busca Híbrida: Similaridade Semântica + Correspondência Exata (BM25)
Alta PrecisãoRecuperação de documentos com precisão cirúrgica combinando distância de cosseno para conceitos abstratos com busca textual pontual para termos técnicos.
Pipelines Privados de Embeddings e Fine-Tuning de SLMs
Ambiente PrivadoVetorização em ambiente privado com controles de rede e acesso. O fluxo de documentos e as dependências externas são definidos e revisados conforme o projeto.
Guardrails Anti-Alucinação e Rastreamento de Fontes
AuditávelToda resposta gerada traz a citação explícita dos trechos de documentos utilizados como fonte primária, facilitando a validação humana imediata.
Especificações da Arquitetura
Perguntas e Respostas Objetivas
Por que usar PostgreSQL com pgvector em vez de Pinecone ou Qdrant?
O PostgreSQL com pgvector permite manter dados transacionais (pedidos, usuários, contratos) e vetores de IA na mesma transação ACID, sem duplicação de dados, sem sincronização frágil entre bancos e com custo até 80% menor.
Como garantir que a IA não responda com dados confidenciais de outro cliente?
Aplicamos isolamento multi-tenant a nível de linha (Row-Level Security - RLS) e filtragem de metadados antes da busca vetorial, assegurando que cada usuário acesse exclusivamente os dados autorizados.
Qual o tempo médio de implementação de um pipeline de RAG corporativo?
Um pipeline corporativo com ingestão de documentos, chunking semântico e endpoints de consulta é implementado e homologado entre 2 e 4 semanas.
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