Integração LLMs: -50% tickets L1 sem alucinações 

LLMs conectados à sua documentação real. Arquitetura RAG que cita fontes, chatbots que escalam quando não sabem, e zero "alucinações" em produção. Servidores na Europa, conformidade RGPD e EU AI Act.

-50% Tickets L1
90%+ Precisão RAG
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RAG enterprise, chatbots, APIs de IA

LLMs que não inventam respostas

Não somos um wrapper do ChatGPT. Implementamos arquitetura RAG que fundamenta respostas na sua documentação real. Multi-modelo (GPT-4, Claude, Llama) sem dependência de provedor. Servidores na Europa para conformidade RGPD e EU AI Act.

rag/pipeline.py
# Pipeline RAG - Sem alucinações
async def query(question: str):
docs = await vector_store.search(
embed(question), top_k=5
)
if docs.confidence < 0.8:
return "Não tenho informação"
return llm.generate(docs, question)
90%+ Precisão
0 Alucinações
EU Data

Entregáveis do serviço

O que você recebe. Pronto para produção.

Sistema RAG sobre sua documentação
Interface de chat ou endpoint API
Proteções anti-alucinação
Painel de uso e precisão
Loop de feedback para melhoria
Documentação técnica completa

Resumo executivo

Para a direção.

A integração de LLMs reduz custos operacionais de atendimento ao cliente em 40-60% automatizando tickets L1. A arquitetura RAG garante respostas baseadas na sua documentação real, eliminando o risco de "alucinações" que prejudicam a marca.

ROI demonstrável em 4-8 meses. Solução escalável adaptada à complexidade de cada caso. Conformidade total com RGPD e EU AI Act com servidores na Europa.

Resumo técnico

Para o CTO.

Arquitetura RAG com vector stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), chunks otimizados e embeddings semânticos. Suporte multi-modelo (GPT-4o, Claude, Llama 3, Mistral) sem dependência de provedor.

Proteções de segurança: limiar de confiança, escalada para humano, filtragem de conteúdo. Deploy no seu cloud (AWS, GCP, Azure) ou infraestrutura on-premise para máxima privacidade.

É para você?

LLMs em produção requerem dados estruturados e volume de uso.

Para quem

  • Empresas com volume alto de tickets L1 buscando redução de custos.
  • Organizações com base documental extensa (FAQs, manuais, políticas) subutilizada.
  • CTOs que precisam de IA em produção com conformidade RGPD e dados na Europa.
  • Equipes de produto que querem funcionalidades de IA sem construir do zero.

Para quem não

  • Projetos que só precisam de um wrapper de ChatGPT sem customização.
  • Empresas sem documentação estruturada que sirva de base de conhecimento.
  • Projetos sem volume de dados ou tickets suficiente para justificar um MVP funcional.

Soluções LLM empresariais

Casos de uso com ROI comprovado.

01

Bot de suporte ao cliente

Chatbot sobre FAQs e documentação. Resolve L1, escala L2/L3 com contexto. -40-60% tickets.

02

Assistente de conhecimento

Assistente interno sobre políticas e processos. -50% tempo de onboarding.

03

Processamento de documentos

Extração estruturada de contratos, faturas, relatórios. Minutos vs horas.

04

Endpoints API personalizados

APIs de IA integradas na sua aplicação. Classificação, resumo, análise. Sem dependência.

Processo de integração

Do conceito à produção em 6-10 semanas.

01

Caso de uso e arquitetura

Definição, fontes de dados, métricas de sucesso. Avaliação EU AI Act.

02

Pipeline de dados

Ingestão, fragmentação, embeddings, base vetorial. Precisão 90%+.

03

Integração LLM

Prompts otimizados, proteções, interface ou API. Prevenção de alucinações.

04

Produção e iteração

Deploy, monitoramento, melhoria contínua baseada em uso real.

Riscos e mitigação

Antecipamos os problemas antes que ocorram.

Alucinações do modelo

Mitigação:

Arquitetura RAG com limiar de confiança e escalada para humano quando não sabe.

Dados sensíveis para terceiros

Mitigação:

Opção de modelos self-hosted (Llama, Mistral) sem dados saindo do seu perímetro.

Dependência de provedor

Mitigação:

Abstração multi-modelo que permite trocar entre provedores com mudanças mínimas.

Descumprimento regulatório

Mitigação:

Servidores na Europa, documentação RGPD, classificação EU AI Act incluída.

Por que Kiwop para LLMs

Não somos vendedores de "wrappers do ChatGPT". Implementamos tecnologia que gera resultados de negócio há 15+ anos. IA responsável, sem alucinações, com ROI demonstrável.

15+ Anos de experiência
90+ Precisão RAG
0 Alucinações em produção

O que cada projeto LLM inclui

Soluções sob medida com ROI demonstrável.

Chatbot RAG interno sobre sua documentação
Sistema cliente com integrações CRM e escalada
Inclui desenvolvimento, deploy, 3 meses de ajuste
ROI típico: 4-8 meses

Perguntas executivas

O que os CTOs perguntam.

Meus dados vão para OpenAI/Anthropic?

Com API empresarial, seus dados não treinam modelos. Para máxima privacidade, implantamos Llama/Mistral na sua nuvem. Sempre em servidores europeus.

Como vocês previnem alucinações?

Arquitetura RAG que fundamenta respostas em documentos reais. Proteções que detectam baixa confiança e escalam para humano.

GPT-4, Claude ou Llama?

Depende do caso. Fazemos testes comparativos com seus dados. Sem dependência de provedor único.

O que acontece quando o LLM não sabe?

Responde claramente que não tem a informação. Opcionalmente, escala para humano com contexto da conversa.

Vocês cumprem RGPD e EU AI Act?

Dados em servidores na Europa. Para alto risco EU AI Act: classificação, documentação técnica e governança incluídas.

Melhor modelo para dados sensíveis?

Llama 3 ou Mistral self-hosted. Dados nunca saem do seu perímetro. Desempenho comparável ao GPT-4.

Posso trocar de provedor de LLM?

Arquitetura projetada para zero dependência de provedor. Abstração que permite trocar com mudanças mínimas.

Qual precisão posso esperar?

90%+ precisão com RAG bem configurado. Iteramos até alcançar o threshold antes da produção.

Precisa de um chatbot ou agente?

Avaliação de Arquitetura RAG. Projetamos a integração segura com seus dados. Sem alucinações, conformidade RGPD e EU AI Act.

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Última atualização: fevereiro de 2026

Auditoria
técnica inicial.

IA, segurança e desempenho. Diagnóstico com proposta faseada.

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