Um Sistema Interno de Conhecimento com IA

Deseja 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 pesquisa diretamente na sua própria documentação. Isso pode ser feito com total segurança, sem vazar dados para partes externas – 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 pesquisa em sua própria base de conhecimento (documentos, wikis, manuais, políticas) e só então gera uma resposta. Isso garante que:

• A resposta esteja sempre alinhada com a realidade interna

• Não sejam fornecidas informações inventadas (como às vezes acontece com LLMs puros)

• Dados confidenciais nunca sejam compartilhados com o mundo exterior

Quais ferramentas você pode usar?

A criação de um sistema de conhecimento próprio pode ser feita com diferentes produtos, dependendo das 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 pesquisa 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 pesquisa rápida)

• ChromaDB (trychroma.com)

• Weaviate (weaviate.io)

• Qdrant (qdrant.tech)

Modelos de IA

• Grandes modelos na nuvem

  • OpenAI GPT-4

  • Google Gemini

  • Azure OpenAI Service

• 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 de nuvem. Seus documentos e consultas nunca sairão da sua própria infraestrutura, a menos que você deseje!

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 para o chatbot

3. Atualização em tempo real: Adicionou um novo arquivo? Ele geralmente será incluído nas respostas em questão de segundos ou minutos

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

Os dados permanecem seguros e internos

Quer você escolha modelos próprios ou grandes modelos de nuvem:

• Você decide o que é e o que não é compartilhado externamente

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

• Trilhas de auditoria: quem consultou o quê?

Para informações sensíveis, 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”, “Tecnologia”, “Vendas”, “Política”, etc.

Vantagem: Ao categorizar, o chatbot certo (especialista) pode focar 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, condições de trabalho.

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

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

• SalesCoach: Informações sobre produtos, preços e orçamentos.

Começar imediatamente ou preferir ajuda?

Deseja executar rapidamente uma prova de conceito? Com, por exemplo, OpenWebUI e LlamaIndex, você geralmente tem uma demonstração online em uma tarde!
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