Passo 1
Upload docs
Envie PDFs, páginas e base de conhecimento interna.
Jornada: etapa 1 de 3
IA generativa confiável para português com dados privados.
Se você está começando em automação: aqui você vê o que o serviço faz, exemplos reais e o caminho para começar em poucos minutos.
Em breve (Q3 2026)
RAG & Vector DB
RAG combina LLMs com seus dados para respostas mais precisas e auditáveis.
Documentos são transformados em embeddings e consultados com busca vetorial antes da geração da resposta.
Isso reduz alucinação, aumenta controle de contexto e melhora resultado em português.
Mesmo sem equipe técnica, você consegue começar com um ambiente pronto e orientação passo a passo.
Passo 1
Envie PDFs, páginas e base de conhecimento interna.
Passo 2
Indexação estruturada para busca semântica.
Passo 3
Consulta vetorial + resposta com referências.
POST /rag/query {"question":"Qual o SLA?"}Exemplo do dia a dia
Atendimento com conhecimento interno atualizado.
Exemplo do dia a dia
Encontre respostas sem varrer arquivos manualmente.
Exemplo do dia a dia
Respostas mais confiáveis com fontes privadas.
| Métrica | AutomaBotHub | OpenAI Assistants | Pinecone stack |
|---|---|---|---|
| Privacidade | Ambiente dedicado | SaaS externo | Depende da arquitetura |
| Suporte PT-BR | Especializado | Genérico | Genérico |
| Complexidade | Baixa | Média | Alta |
| Status | Q3 2026 | Disponível | Disponível |
Em breve
Cadastre-se para acesso antecipado.
Upload → chunking → embeddings → index.
Perguntas, contexto usado e resposta final.
A arquitetura permite múltiplos provedores conforme o caso.
Sim, o objetivo é operar com isolamento e governança de acesso.
Sim, o foco é alta qualidade para PT-BR.
Detalhes finais serão divulgados próximo ao lançamento.
IA generativa confiável para português com dados privados.
Sem complicação: você escolhe o plano, nós provisionamos o ambiente e você começa com orientação prática.