Dados certos antes do RAG.
API de pré-RAG que transforma documentos corporativos desestruturados em dados confiáveis para LLMs responderem certo.
O problema do RAG corporativo não é o modelo — é a ingestão de documentos complexos como texto bruto.
Por que o RAG corporativo falha em produção
- • PDFs com tabelas quebradas viram texto sem contexto
- • Contratos e aditivos entram sem hierarquia
- • Chunking por caracteres quebra o significado
- • Prompts ficam enormes tentando compensar
- • O resultado são respostas erradas e perda de confiança
"O modelo é bom. O dado entra errado."
AI Data Cleaner: camada de pré-RAG
O AI Data Cleaner é uma API que se conecta aos repositórios da empresa, processa documentos complexos e entrega dados estruturados, versionados e rastreáveis — prontos para indexação.
- • Extração com preservação de layout e tabelas
- • Estruturação semântica (hierarquia, seções, cláusulas)
- • Chunking por contexto, não por tamanho fixo
- • Metadados de fonte, versão, validade e autoridade
- • Detecção e tratamento de conflitos entre documentos
- • Não é chat. Não é UI. Não é repositório.
Como funciona
Documentos corporativos
PDFs, contratos, tabelas complexas
AI Data Cleaner
Pré-processamento estruturado
Dados estruturados
JSON/Markdown + metadados
Observação: O AI Data Cleaner não substitui seu RAG. Ele melhora os dados que entram nele.
Integrado ao seu stack atual
A API se integra aos repositórios e pipelines existentes. Nenhuma migração de dados.
Fontes de dados
- S3 / Azure Blob / GCS
- SharePoint / Google Drive
- Confluence / Jira
- Upload ou eventos via API
Destinos
- Vector DB (Pinecone, Weaviate, pgvector, etc.)
- Search (Elastic / OpenSearch)
- Storage do próprio cliente
Nota importante: O conteúdo não é armazenado por padrão. Processamos e entregamos.
O diferencial não é OCR. É entendimento do documento.
- • Processadores por vertical (Jurídico, Saúde, Financeiro)
- • Regras semânticas e não genéricas
- • Governança e rastreabilidade por padrão
- • Difícil de replicar com prompt ou loader padrão
"Conectores abrem portas. Parser semântico faz o cliente ficar."
Para quem isso foi feito
Times técnicos que já tentaram usar RAG em produção e perceberam que o problema está nos dados, não no modelo.
- Engenharia de Dados
- MLOps / Plataforma de IA
- Startups de IA B2B
- Times internos construindo copilots corporativos
Para quem não é
- Usuário final de negócio
- Quem quer apenas um chat
- Quem não tem pipeline técnico
- Quem não lida com documentos complexos
Não é para todos
- • Usuário final de negócio
- • Quem quer apenas um chat
- • Quem não tem pipeline técnico
- • Quem não lida com documentos complexos
Quer ver se isso resolve seu problema real de RAG?
Conversar com o time técnico para entender sua arquitetura específica.
