Camada de inteligência para a empresa

RAG é uma arquitetura que aumenta um modelo de linguagem com uma etapa de recuperação. Em vez de depender do conhecimento absorvido durante o treinamento, o RAG recupera documentos relevantes de uma base de conhecimento privada no momento da consulta e os fornece como contexto para a resposta. O Lumia AI atinge 98% de acurácia de fundamentação porque toda resposta é rastreável a uma fonte recuperada.

Alucinação é quando um modelo de IA gera respostas que soam confiantes mas são factualmente incorretas. O RAG previne isso restringindo o modelo a responder apenas com base em documentos recuperados: se a informação não está na base de conhecimento, o modelo diz isso em vez de inventar uma resposta.

Um assistente genérico é treinado em dados públicos e fornece respostas de propósito geral. Um copilot corporativo é conectado ao conhecimento privado da empresa e configurado para se comportar de acordo com os casos de uso, personas e guardrails específicos da empresa.

Um Model Registry rastreia cada modelo de IA em produção: qual versão está implantada, em quais dados foi treinado, quais são suas métricas de performance, quem o aprovou e quando foi validado pela última vez. Sem um registry, as organizações perdem o controle de qual modelo está rodando em qual sistema.

Um chatbot de propósito geral produz uma resposta independentemente de ter informações precisas. Um agente de conhecimento é projetado para um domínio específico, recupera de fontes curadas e escala ou recusa quando perguntado sobre algo fora do seu conhecimento.

Governança embutida significa que a plataforma fornece nativamente logs de auditoria, controles de acesso, filtragem de conteúdo, atribuição de resposta a fontes e dashboards de monitoramento. Esses controles devem ser projetados na arquitetura, não adicionados depois.