Integração de IA sob medida

Colocar IA dentro de um produto que já tem usuários

Adicionar um modelo a um produto vivo quase nunca é problema de modelo. É dado no formato errado, um orçamento de latência que não dá para estourar e uma conta que cresce junto com o uso. É essa parte que fazemos: busca que acha o documento certo, funcionalidades atrás de uma flag e custo que dá para prever.

Conversar sobre o projeto Serviços

Time

2–5 engenheiros sênior

Início

Plano em ~1 semana

Propriedade

Sua desde o primeiro dia

Contrato

Empresa dos EUA, USD

O que o trabalho realmente envolve

Busca no seu próprio conteúdo

Recuperação que cita o documento de origem, para a resposta poder ser conferida e não apenas acreditada.

Dentro do produto que já existe

Uma função no app que seus usuários já abrem, não um chatbot separado que ninguém visita duas vezes.

Orçamento de latência e custo

Tempo de resposta alvo e teto por usuário combinados antes de começar — e depois cumpridos.

Avaliação antes de liberar

Um conjunto de testes montado com as suas perguntas reais, rodado a cada mudança: qualidade é número, não impressão.

Como trabalhamos

Primeiro a gente lê, depois orça

Antes de existir qualquer número, lemos o briefing, o código atual e o que já está em produção. Você recebe um plano escrito, com datas e os riscos ditos pelo nome — normalmente em uma semana. Se a resposta honesta for que você não precisa da gente, é essa que você recebe.

Time pequeno e sênior, com um responsável

De dois a cinco engenheiros e um líder que responde pelo resultado e lê suas mensagens em pessoa. Sem gerente de contas no meio, sem troca de gente, sem júnior aprendendo com o seu orçamento.

Tudo é seu desde o primeiro dia

Repositórios, contas de nuvem, domínios e pipelines ficam no seu nome desde o primeiro commit, não são entregues no fim. Quando o trabalho termina, nada para de funcionar.

O que os clientes perguntam primeiro

Nossos dados estão bagunçados. Isso trava tudo?+

É o ponto de partida normal e boa parte do trabalho. Preparar, fatiar e limpar o conteúdo é o que determina a qualidade: modelo excelente em dado ruim perde sempre para modelo mediano em dado bem preparado.

Quanto vai custar para operar?+

A gente modela antes de construir: custo por requisição, por usuário ativo, por mês, no seu volume real. Se o número não fecha, dizemos isso enquanto mudar o desenho ainda é barato.

Dá para rodar sem mandar dados para terceiros?+

Dá, com modelos de pesos abertos na sua própria infraestrutura. Sai mais caro por requisição e costuma render um pouco menos — mostramos os dois números em vez de empurrar a opção que é cômoda para nós.

Você é o engenheiro, não o cliente?

Parte deste trabalho é feita por desenvolvedores e estúdios independentes verificados na nossa própria plataforma. É por ela que prestadores fora dos EUA faturam clientes americanos e recebem.

Como isso funciona