Dados e IA
Dados preparados para aplicações que precisam evoluir.
Arquiteturas de dados que sustentam aplicações modernas, busca inteligente e casos de uso corporativos de inteligência artificial.
Arquitetura de dados
Primeiro o problema, depois a tecnologia.
A modelagem é definida a partir do comportamento da aplicação: como os dados são consultados, integrados, atualizados e distribuídos entre sistemas.
- Arquitetura de dados
- Modelagem de dados
- Integração de dados
- Aplicações modernas
- Alta disponibilidade
- Escalabilidade
- Busca
- Vector Search
A escolha da tecnologia deve considerar requisitos de dados, consistência, integração, escalabilidade e características de cada aplicação. MongoDB é uma das principais tecnologias utilizadas nesta camada, mas não é a resposta para todo cenário.
Arquitetura de referência
Usuário
Aplicação de IA
Modelo
Camada de RAG
Vector Search
Dados corporativos
Inteligência artificial
IA empresarial começa pelos dados.
Um modelo só gera valor quando consegue acessar informações da organização com contexto, atualização e regras claras de acesso. Antes do modelo, é preciso organizar como os dados serão recuperados e apresentados como contexto.
- RAG
- Vector Search
- Busca semântica
- Bases de conhecimento
- Assistentes internos
- Aplicações empresariais de IA
- Agentes conectados a dados corporativos
RAG
Técnica em que a aplicação busca informações da própria empresa e as envia como contexto para o modelo responder.
Vector Search
Busca por similaridade de significado, e não apenas por palavras exatas.
Bases de conhecimento
Documentos, normas e processos organizados para consulta por pessoas e por aplicações.
Cenários de aplicação
Onde dados e IA se encontram.
Exemplos conceituais de como dados corporativos podem sustentar aplicações de IA.
Pesquisa em documentos
Busca semântica sobre contratos, normas, manuais e documentação interna.
Assistentes internos
Interfaces que respondem a partir de bases de conhecimento da própria organização.
Atendimento apoiado por IA
Sugestões de resposta baseadas em histórico e conteúdo oficial.
Agentes conectados a sistemas
Fluxos que consultam APIs e dados operacionais para executar tarefas.
Enriquecimento de dados
Classificação, extração e organização de informações não estruturadas.
Busca híbrida
Combinação de busca por texto e por similaridade vetorial na mesma aplicação.
Próximo passo
Vamos avaliar sua arquitetura de dados?
Podemos analisar como seus dados estão organizados hoje e o que é necessário para sustentar busca, integrações e aplicações de IA.