Um Sistema de Conhecimento Interno com IA

Você quer que seus colegas obtenham respostas rápidas para perguntas sobre Produtos, políticas, TI, processos ou clientes? Então um sistema de conhecimento interno com um chatbot próprio é ideal. Graças à Geração Aumentada por Recuperação (RAG), esse sistema é mais inteligente do que nunca: os funcionários fazem perguntas em linguagem natural e o chatbot busca diretamente na sua própria documentação. Isso pode ser feito de forma totalmente segura, sem vazar dados para terceiros – mesmo que você use grandes modelos de linguagem da OpenAI ou Google.

O que é RAG e por que funciona tão bem?

RAG significa que um chatbot de IA primeiro busca em sua própria fonte de conhecimento (documentos, wikis, manuais, políticas) e só depois gera uma resposta. Isso garante que:

• A resposta sempre corresponde à realidade interna

• Não são dadas invenções (como às vezes acontece com LLMs puros)

• Dados confidenciais nunca são compartilhados com o mundo exterior

Quais ferramentas você pode usar?

Você pode configurar seu próprio sistema de conhecimento com diferentes produtos, dependendo de suas preferências e requisitos de privacidade, escalabilidade e facilidade de uso.

Frameworks de Chatbot e RAG

• LlamaIndex (llamaindex.ai) – Código aberto, amplamente aplicável

• Haystack (haystack.deepset.ai) – Forte em busca empresarial

• LangChain (langchain.com) – Poderoso para integrações e personalização

• OpenWebUI (open-webui.github.io) – Interface web simples e moderna para chat e gerenciamento

Bancos de dados vetoriais (para armazenamento de documentos e busca rápida)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

Modelos de IA

• Grandes modelos na nuvem

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Serviço Azure OpenAI

• Modelos próprios (on-premises ou nuvem privada)

  • Llama 3 (Meta), Mistral, DeepSeek, GPT4All, via Ollama ou LocalAI

Importante:
Muitas ferramentas, incluindo OpenWebUI e LlamaIndex, podem conectar modelos locais (on-premises) e na nuvem. Seus documentos e buscas nunca saem da sua própria infraestrutura, a menos que você queira!

Como adicionar documentos facilmente

A maioria dos sistemas de conhecimento modernos oferece uma função simples de upload ou sincronização.
Funciona assim, por exemplo:

1. Faça upload dos seus documentos (PDF, Word, txt, e-mails, páginas wiki) através da interface web (como OpenWebUI)

2. Processamento automático: A ferramenta indexa seu documento e o torna imediatamente pesquisável pelo chatbot

3. Atualização em tempo real: Você adiciona um novo arquivo? Ele geralmente é incluído nas respostas em poucos segundos ou minutos

Para usuários avançados:
Integrações automáticas com SharePoint, Google Drive, Dropbox ou um servidor de arquivos são totalmente possíveis com LlamaIndex ou Haystack.

Os dados permanecem seguros e internos

Quer você escolha modelos próprios ou grandes modelos na nuvem:

• Você decide o que sai e o que não sai

• Integração com Single Sign-On e gerenciamento de acesso é possível por padrão

• Trilhas de auditoria: quem consultou o quê?

Para informações confidenciais, é aconselhável usar modelos de IA on-premises ou em uma nuvem privada. Mas mesmo que você use GPT-4 ou Gemini, pode configurar para que seus documentos nunca sejam usados como dados de treinamento ou armazenados permanentemente pelo provedor.

Exemplo de uma configuração moderna

Com o OpenWebUI, você pode facilmente construir um sistema de conhecimento interno seguro onde os funcionários podem fazer perguntas a chatbots especializados. Você pode fazer upload de documentos, organizá-los por categoria e ter diferentes chatbots atuando como especialistas em suas respectivas áreas. Veja como!

1. Adicionar e categorizar conteúdo

Upload de documentos

• Faça login no OpenWebUI através do seu navegador.

• Vá para a seção Documentos ou Base de Conhecimento.

• Clique em Upload e selecione seus arquivos (PDF, Word, texto, etc).

• Dica: Ao fazer o upload, adicione uma categoria ou rótulo, como “RH”, “Técnico”, “Vendas”, “Política”, etc.

Vantagem: Ao categorizar, o chatbot correto (especialista) pode se concentrar em fontes relevantes e você sempre obterá uma resposta adequada.

2. Chatbots com especialidades próprias (funções)

O OpenWebUI permite criar vários chatbots, cada um com sua própria especialidade ou função. Exemplos:

• Bot de RH: Perguntas sobre licenças, contratos, benefícios.

• Suporte de TI: Ajuda com senhas, aplicativos, hardware.

• Bot de Política: Respostas sobre políticas da empresa e conformidade.

• Coach de Vendas: Informações sobre produtos, preços e cotações.

Começar imediatamente ou prefere ajuda?

Quer rodar rapidamente um proof-of-concept? Com, por exemplo, OpenWebUI e LlamaIndex, você geralmente tem uma demo online em uma tarde!
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