Serviço
Inteligência artificial aplicada: visão computacional, LLM e RAG
IA que resolve um problema de negócio concreto. Detecção e LPR em vídeo com YOLO/PyTorch, ou RAG com busca vetorial e orquestração de agentes, sempre ancorado em dado real, nunca em alucinação.
Em português claro
IA que resolve uma tarefa específica da sua operação, não IA de folheto
Inteligência artificial aqui é ferramenta para um trabalho concreto: a câmera que avisa quando alguém entra em área proibida, o robô que lê o documento e preenche o cadastro sozinho, o atendente que responde a dúvida do cliente consultando os seus próprios manuais. Se o ganho não der para medir em hora economizada ou erro evitado, eu digo que não vale.
O que muda o preço
- Se já existe dado acumulado ou se ele precisa ser coletado antes
- Quantidade de câmeras, documentos ou conversas processadas por mês
- Se roda na sua máquina (custo fixo) ou em serviço por uso (custo variável)
Sem chute de preço por telefone: você conta o que precisa e eu volto com faixa e prazo em até 1 dia útil.
Quando faz sentido
- Tem câmeras gravando e ninguém olhando o que importa
- Quer um atendente de IA que responda com base nos seus dados
- Precisa buscar informação em documentos internos em linguagem natural
- Tentou IA genérica e a resposta inventava informação
O que você recebe
- Analytics de vídeo (detecção, tracking, LPR)
- RAG do zero: embeddings e busca vetorial
- Orquestração multiagente e integração com APIs de LLM
- Inferência otimizada (ONNX, quantização INT8) para rodar na borda
Cases
Onde isso já rodou em produção
Capturas reais dos sistemas, navegados tela a tela. Não é mockup.
Método
Como o trabalho acontece
Seis etapas, na ordem em que o custo de errar cresce.
- 01
Requisitos
Entender o problema antes de propor solução: entidades, fluxos, escala esperada e restrições reais de orçamento e prazo.
- 02
Arquitetura
Stack escolhida com justificativa, tier de escala definido e teto de complexidade explícito. Cada decisão durável vira um ADR.
- 03
Dados
Schema, índices, migrations e padrões de acesso desenhados antes da primeira linha de API. É o que menos se troca depois.
- 04
Backend
Domínio puro, casos de uso e ports; infraestrutura fica atrás de interface. O framework é detalhe de entrega, não o coração.
- 05
Frontend
UI construída sobre o contrato de API, com design system próprio e estados de carregamento, erro e vazio tratados desde o início.
- 06
Deploy e sustentação
Docker, CI/CD, observabilidade e runbook. Entrego o repositório documentado para o seu time seguir sem depender de mim.
Dúvidas
Perguntas sobre ia aplicada: visão computacional e llms
Não achou a resposta? Chame no WhatsApp ou escreva para rafaeldourado.tech@gmail.com.
IA serve para a minha empresa ou é só modismo?
Serve quando existe uma tarefa repetitiva, com volume, que hoje consome hora de gente: ler nota fiscal, triar chamado, vigiar câmera, responder dúvida repetida. Fora disso costuma ser gasto sem retorno, e eu prefiro dizer isso antes do orçamento.
Meus dados vão para fora da empresa?
Depende do que a gente escolher, e a escolha é sua. Dá para rodar o modelo dentro da sua infraestrutura, sem nada saindo, ou usar serviço de terceiro, que sai mais barato. Eu apresento os dois caminhos com custo e risco de cada um.
Funciona com os manuais e documentos da minha empresa?
Sim, é o caso mais comum. O sistema consulta os seus próprios documentos antes de responder, então a resposta vem do seu material e com a fonte citada, em vez de sair inventada pelo modelo.
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