AI Integration & Automation Platform Development

Construímos uma camada de orquestração agnóstica de provedor que monitora saúde da API, latência e taxa de erro em tempo real. Quando um provedor se degrada ou começa a retornar 529s, requisições automaticamente roteem para o próximo melhor modelo disponível — com adaptação de prompt para lidar com as diferenças em como Claude versus GPT-4o versus Gemini esperam que instruções sejam formatadas. Orçamentos de token e restrições de custo também influenciam essas decisões de roteamento, não apenas performance bruta. E honestamente? Nenhuma intervenção manual necessária quando OpenAI tem uma terça de manhã ruim. Seus usuários não notam. Seu engenheiro on-call não é acordado às 2am. Isso sozinho vale muito.

Para a maioria das implementações, começamos com Supabase e pgvector — você obtém busca vetorial rodando direto ao lado de suas consultas relacionais, segurança em nível de linha para acesso multi-tenant, e uma dependência de infraestrutura a menos para explicar para seu time de DevOps. Mas clientes processando milhões de documentos ou precisando retrieval sub-10ms são uma conversa diferente. Aqueles obtêm vector stores dedicadas — Pinecone ou Weaviate — rodando ao lado do banco de dados primário. Não é uma chamada tamanho-único. Depende de seu volume de consulta real e requisitos de latência, não o que soa impressionante em um pitch deck.

Usamos uma abordagem multi-camada porque nenhuma técnica única te leva lá sozinha. Retrieval híbrido combina vetores densos com correspondência de palavras-chave BM25. Re-ranking de cross-encoder melhora relevância de chunk antes de nada bater o LLM. Prompts de sistema incluem instruções estritas de fundamentação. Depois uma passagem de verificação secundária valida referências cruzadas de claims gerados contra chunks de origem depois dos fatos. Cada resposta inclui citações em nível de página de volta aos documentos originais — porque seus usuários não deveriam apenas confiar no output. Eles deveriam conseguir verificar em 30 segundos.

Projetos típicos rodam $50,000 a $300,000 dependendo do volume de documentos, número de fluxos de trabalho de LLM e quantos sistemas estamos integrando. Um engagement padrão é 12-16 semanas de discovery até deployment em produção. Mas você terá um MVP funcionando na semana 8 — usuários reais, documentos reais, fluxos de trabalho reais — então você consegue validar a abordagem antes de endurecer tudo para escala de produção completa. Sem grande revelação no final onde todo mundo segura a respiração e torce para funcionar.

Sim. Os pipelines de processamento de documentos são orientados por eventos e usamos integrações baseadas em webhook para conectar sistemas downstream. Construímos conectores para Salesforce, HubSpot, SAP, SharePoint e muitas ferramentas internas personalizadas — se tem uma API, conseguimos conectar. A camada de orquestração aciona ações baseadas em resultados de processamento de IA: atualizações de registros de CRM, fluxos de trabalho de aprovação, notificações Slack, o que o processo requerer. Tudo com logging de auditoria, porque em indústrias reguladas isso não é opcional — esse é o jogo inteiro.

Segurança em nível de linha em Supabase significa que acesso a documentos em consultas RAG respeita seu modelo de permissão existente — alguém no escritório de Londres não puxa documentos que não deveria ver só porque formulou uma pergunta com inteligência. Todos os dados ficam dentro de sua infraestrutura de nuvem. Fazemos deploy em suas contas AWS, GCP ou Azure, não nossas. Para indústrias reguladas — healthcare, finanças, legal — adicionamos detecção e redação de PII antes de documentos chegarem ao pipeline de LLM. E todas as chamadas de API rodam sob acordos de provedor de nível empresarial com addendums de processamento de dados já em lugar.