Integração de LLMs em empresas, com os seus dados e em produção
Ligamos um LLM à sua documentação e colocamo-lo em produção em 6-10 semanas. Responde citando a fonte e, se não a encontrar, passa para uma pessoa.
- 90%+ Precisão RAG
- 01 · Sistemas Lê ERP, CRM e e-mail
- 02 · Objetivo Planeia os passos
- 03 · Proposta Com a evidência
- 04 · Controlo Uma pessoa aprova
- 05 · Ação Executa nos teus sistemas
- 06 · Registo Tudo fica rastreado
- Aprende com cada aprovação
- ISO 27001 Segurança da informação
- ISO 42001 Gestão de sistemas de IA
- ENS Esquema Nacional de Segurança espanhol
- 5,0 no Clutch · avaliações verificadas
- Desde 2009 Engenharia de software e IA
Em números
Resultados em produção
Impacto financeiro real de LLMs bem implementados.
- -50% Tickets L1 Desviados pelo chatbot
- 0,02€ Custo/Consulta Com infraestrutura, face a 8-15 € de um agente humano
- 24/7 Disponibilidade Sem turnos nem feriados
Porquê
RAG enterprise, chatbots, APIs de IA
LLMs que respondem com a sua documentação e citam a fonte
Não somos um wrapper do ChatGPT. Implementamos arquitetura RAG que fundamenta respostas na sua documentação real. Multi-modelo (OpenAI, Anthropic, Llama) sem dependência de fornecedor. Servidores na Europa para conformidade RGPD e EU AI Act.
- 90%+ Precisão
- ✓ Cita a fonte
- ✓ EU Data
Definição
O que é RAG e porque reduz as alucinações?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) procura na sua documentação antes de responder. O LLM responde a partir do que encontra e cita a fonte. Se não encontra nada relevante, avisa e passa para uma pessoa. A diferença entre um chatbot que prejudica a sua marca e um que a fortalece.
O que inclui
Entregáveis do serviço
O que recebe. Pronto para produção.
- Sistema RAG sobre a 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
Resumo executivo
Para a direção.
A integração de LLMs reduz custos operacionais de apoio ao cliente em 40-60% automatizando tickets L1. Com arquitetura RAG, o sistema responde citando a sua documentação e, se não encontrar a resposta, passa para uma pessoa: assim reduzem-se as "alucinações" que prejudicam a marca.
ROI demonstrável em 4-8 meses. Solução escalável adaptada à complexidade de cada caso. Concebido para cumprir o RGPD e o EU AI Act, com servidores na Europa.
Para o CTO
Resumo técnico
Para o CTO.
Arquitetura RAG com vector stores (Pinecone, Qdrant, ChromaDB), chunks otimizados e embeddings semânticos. Suporte multi-modelo (OpenAI, Anthropic, Llama, Mistral) sem dependência de fornecedor.
Proteções de segurança: limiar de confiança, escalada para humano, filtragem de conteúdo. Deploy na sua cloud (AWS, GCP, Azure) ou infraestrutura on-premise para máxima privacidade.
Para quem
É para si?
LLMs em produção requerem dados estruturados e volume de uso.
Para quem
- Empresas com volume alto de tickets L1 que procuram 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.
- Equipas 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.
Pontos-chave
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. Se a sua aplicação é Laravel, veja como integrar IA em Laravel.
Como trabalhamos
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. Controlo de alucinações.
- 04
Produção e iteração
Deploy, monitorização, melhoria contínua baseada em uso real.
Riscos e como os cobrimos
Riscos e mitigação
Antecipamos os problemas antes que ocorram.
- 01
Alucinações do modelo
MitigaçãoArquitetura RAG com limiar de confiança e escalada para humano quando não sabe.
- 02
Dados sensíveis para terceiros
MitigaçãoOpção de modelos self-hosted (Llama, Mistral) sem dados saindo do seu perímetro.
- 03
Dependência de fornecedor
MitigaçãoAbstração multi-modelo que permite trocar entre fornecedores com mudanças mínimas.
- 04
Incumprimento regulatório
MitigaçãoServidores na Europa, documentação RGPD, classificação EU AI Act incluída.
Tecnologias
Tecnologias LLM
Multi-modelo, sem dependência.
- OpenAI GPT
- Anthropic Claude
- Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
- Pinecone
- Qdrant
- ChromaDB
- Python
- FastAPI
A prova
Por que Kiwop para LLMs
Não somos vendedores de "wrappers do ChatGPT". Implementamos tecnologia que gera resultados de negócio desde 2009. E usamos na própria casa: o chatbot de kiwop.com funciona com Claude através da API da Anthropic, e a nossa plataforma Nexo integra LLMs em produção todos os dias.
- 17 Anos de experiência
- 90+ Precisão RAG
- 6-10 Semanas até produção
O que inclui
O que cada projeto LLM inclui
Soluções à medida com ROI demonstrável.
- Chatbot RAG interno sobre a sua documentação
- Sistema cliente com integrações CRM e escalada
- Inclui desenvolvimento, deploy, 3 meses de ajuste
- ROI típico: 4-8 meses
Fontes
Fontes dos números desta página
De onde vêm os dados de privacidade, regulação e casos que citamos. Os restantes números são estimativas da nossa experiência. Data de consulta: 26 de setembro de 2026.
- OpenAI, privacidade empresarial (Enterprise privacy) Por defeito, a OpenAI não treina os seus modelos com os dados enviados pela API nem pelos planos empresariais.
- Anthropic, centro de privacidade: os meus dados são usados para treino? Por defeito, a Anthropic não usa para treino as entradas e saídas dos seus produtos comerciais, incluindo a API.
- Caso de sucesso: Nexo Plataforma própria da Kiwop, com LLMs e agentes de IA em produção todos os dias.
- Regulamento (UE) 2016/679 (RGPD), EUR-Lex Texto oficial de proteção de dados.
- Regulamento (UE) 2024/1689 sobre inteligência artificial (EU AI Act), EUR-Lex Texto oficial da classificação por risco e das obrigações que citamos.
Perguntas frequentes
Perguntas executivas
O que os CTOs perguntam.
Os meus dados vão para a OpenAI/Anthropic?
Com API empresarial, os seus dados não treinam modelos. Para máxima privacidade, implementamos Llama/Mistral na sua cloud. Sempre em servidores europeus.
Como reduzem as alucinações?
Arquitetura RAG que fundamenta respostas em documentos reais. Proteções que detetam baixa confiança e passam para uma pessoa. Assim as alucinações descem muito, mas não a zero: por isso cada resposta cita a fonte.
OpenAI, Anthropic ou Llama?
Depende do caso. Fazemos testes comparativos com os seus dados. Sem dependência de fornecedor único.
O que acontece quando o LLM não sabe?
Responde claramente que não tem a informação. Opcionalmente, escala para humano com o contexto da conversa.
Cumprem o RGPD e o 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 ou Mistral self-hosted. Os dados nunca saem do seu perímetro. Desempenho comparável aos modelos de fronteira.
Posso trocar de fornecedor de LLM?
Arquitetura projetada para zero dependência de fornecedor. Abstração que permite trocar com mudanças mínimas.
Que precisão posso esperar?
90%+ precisão com RAG bem configurado. Iteramos até alcançar o limiar antes da produção. Após o deploy, o LLMOps mantém essa precisão estável.
Integração de LLM ou agente de IA?
A integração de LLM cobre consulta e resposta: chatbots, RAG empresarial e APIs. Um agente de IA executa também ações nos seus sistemas. Em caso de dúvida, uma consultoria de IA clarifica a abordagem antes de investir.
Próximo passo
O que quer ligar a um LLM?
30 minutos com quem vai desenhar o sistema, não com um comercial. Dizemos-lhe o que se pode construir com os seus dados, quanto custaria e o que não vale a pena. Respondemos em menos de 24 horas. Se prefere começar pelo diagnóstico completo: Auditoria de IA desde 3.000 €.
- Sem compromisso
- Resposta em 24h
- Proposta personalizada
Casos de sucesso
Projetos onde o aplicamos
Loviux
La Salve
Nexo
Falemos.
Consulta técnica inicial
IA, segurança e desempenho. Diagnóstico com proposta faseada.
- NDA disponível
- Resposta <24h
- Proposta faseada
A sua primeira reunião é com um Arquiteto de Soluções, não com um comercial.
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