O Papel dos Large Language Models
Os Large Language Models (LLMs) permitem ampliar a automação e a interação com dados em tarefas específicas. Diferente de soluções baseadas apenas em regras, eles conseguem lidar com linguagem natural, mas exigem desenho de processo, validação e monitoramento.
Nossa Abordagem
Na TESE, não acreditamos em soluções genéricas. Cada integração de LLM é cuidadosamente planejada considerando:
- Arquitetura de sistemas existentes: Integração com sistemas legados com o mínimo de impacto
- Requisitos de segurança: Camadas de proteção para dados sensíveis
- Custo-benefício: Uso de tokens e escolha do modelo conforme o caso
- Latência: Metas de resposta alinhadas ao uso pretendido
Modelos que Trabalhamos
Somos agnósticos em relação a fornecedores. Trabalhamos com os principais modelos do mercado:
- OpenAI GPT: Indicado para tarefas de linguagem geral
- Anthropic Claude: Indicado para análise de documentos longos
- Google Gemini: Indicado para casos multimodais e integração com Google Workspace
- Modelos Open Source: Llama, Mistral e outros para casos que exigem maior controle de infraestrutura
Processo de Implementação
- Diagnóstico: Mapeamos processos candidatos à automação com LLMs
- Prova de Conceito: Validamos a viabilidade técnica e métricas de sucesso
- Desenvolvimento: Construímos a integração com testes e validações
- Deploy: Implementamos com monitoramento e ajustes conforme uso real
- Evolução: Refinamos prompts e modelos com base em feedback do time
Resultados Possíveis
Dependendo do contexto e do nível de maturidade dos dados, é possível observar:
- Redução no tempo de processamento de documentos
- Aumento da capacidade de atendimento com acompanhamento humano
- Mais consistência em respostas e análises, com critérios definidos