Grafo híbrido + vector
Similaridade semântica e contexto relacional consultados em conjunto para precisão que nenhum isolado alcança.
/ Enterprise Knowledge AI /
A sua organização sabe mais do que consegue encontrar. Nós corrigimos isso.
Enterprise Knowledge AI liga cada documento, sistema e fonte de dados numa única camada de inteligência governada — e dá às suas equipas respostas instantâneas, precisas e ancoradas nas fontes.
Porque o conhecimento empresarial falha
O conhecimento está aí. O sistema para o usar, não.
A maioria das organizações tem mais conhecimento institucional do que consegue aceder. Está em pastas que ninguém navega, wikis que ninguém lê e na cabeça de poucos especialistas. Resultado: trabalho duplicado, decisões lentas e conhecimento a sair pela porta.
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Armazenamento fragmentado
SharePoint, Drive, Confluence, Notion, email, ficheiros locais — cada equipa tem o seu sistema e raramente se ligam.
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A pesquisa devolve documentos, não respostas
A pesquisa por palavras-chave encontra ficheiros. Não responde a perguntas. Os utilizadores ainda leem cinco documentos — se o certo aparecer.
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Sem governo sobre o que é fiável
Políticas desatualizadas ao lado das atuais. IA sem governo por cima dessa pilha devolve erros com ar de certeza.
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Conhecimento que não pode ser auditado
Sem atribuição, confiança e trilho de auditoria, as respostas de IA não são aceitáveis em ambientes regulados ou de alto risco.
Definição do produto
Raciocínio governado — não só recuperação
Respostas citadas e conscientes de permissões, com rasto verificável — não listas de resultados. Orquestração e padrões enterprise correm na Thinkia Synapse.
RAG com raciocínio agêntico
Recuperação e síntese em vários passos — não uma única consulta vectorial — com deteção de lacunas e nova recuperação quando necessário.
Confiança e controlo de acesso
Permissões herdadas dos sistemas de origem, aplicação no momento da recuperação, pontuação de confiança e registos de auditoria imutáveis.
Powered by Synapse
Orquestração enterprise, encaminhamento de modelos e padrões operacionais da plataforma Thinkia Synapse.
Arquitetura
Cinco camadas — rápido, preciso, governado
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Camada 1 — Ingestão e normalização
Conectores (OAuth/API), segmentação semântica, OCR para digitalizações, metadados preservados, sincronização incremental para controlar custo.
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Camada 2 — Índice híbrido (grafo + vector)
Pesquisa vectorial por similaridade; grafo de conhecimento para entidades e relações (ex. substitui, aplica_a, propriedade_de).
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Camada 3 — Recuperação e raciocínio agênticos
Decomposição de consultas, recuperação paralela, ranking, síntese fundamentada, citações e confiança — com ciclo de agente para consultas complexas.
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Camada 4 — Confiança, governação e acesso
RBAC/ABAC, pontuações de confiança por fonte, trilho de auditoria imutável, controlos de alucinação. Supervisão humana e explicabilidade orientadas ao EU AI Act; alinhamento com ISO/IEC 42001 e documentação NIST AI RMF.
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Camada 5 — Interfaces e integração
Web app, Teams, Slack, extensão de browser, widget incorporável, API REST/streaming, OpenAPI e SDKs.
As referências ao EU AI Act, ISO/IEC 42001 e NIST AI RMF descrevem a orientação do produto e padrões de documentação — não constituem aconselhamento jurídico para o seu caso específico.
Da pergunta à resposta fundamentada
Ciclo de recuperação num relance
Decomposição da consulta
Perguntas complexas divididas em subconsultas antes da recuperação para reduzir ruído e custo de tokens.
Recuperação paralela
Consultas vectoriais e de grafo em paralelo; resultados ordenados, deduplicados e ponderados por confiança.
Síntese fundamentada
O modelo responde apenas a partir do contexto ordenado; afirmações ligam a excertos de fonte com confiança.
Caminho de implementação
De zero a produção
Descobrir
Mapear fontes, volumes, modelos de acesso e casos de uso prioritários. Entregável: brief de arquitetura e plano de ingestão.
Ligar e indexar
Implementar conectores, segmentação/embeddings/extração de grafo, configurar acesso. Entregável: base pesquisável e consciente de permissões.
Afinar e validar
Avaliar qualidade de recuperação, fine-tuning opcional de embeddings de domínio, limiares de confiança. Entregável: relatório de qualidade validado.
Implementar e medir
Coorte piloto, analytics de resolução e escalação, linhas de base de tempo até resposta. Entregável: sistema em produção com medição.
Escalar
Expandir fontes e utilizadores, ciclos de feedback, relatórios de lacunas de conhecimento para melhorar documentação.
Conectores
As suas fontes, uma camada de conhecimento
Conectores OAuth e API — o conteúdo fica na origem; as respostas usam apenas o que cada utilizador pode ver.
Catálogo exato de conectores e opções de implementação acordados por projeto.
Colaboração
- SharePoint / Microsoft 365
- Microsoft Teams
- Confluence
- Notion
Ficheiros e conteúdo
- Google Drive / Workspace
- PDF, Word, PowerPoint
- PDF digitalizados (OCR)
- Email (com controlos de governação)
Sistemas e dados
- Bases de dados e APIs personalizadas
- Exportações CSV / JSON / XML
Métricas que importam
Velocidade, precisão, custo, rastreabilidade
Metas e KPI que acordamos por implementação — não números únicos para todos
<3s
Velocidade — tempo até resposta (p95)
Ponta a ponta para consultas típicas; caminhos agênticos complexos mais longos — ver brief técnico.
<20m
Velocidade — propagação de atualizações (p95)
Atraso ilustrativo desde alteração na fonte até excertos atualizados com webhooks; ambientes muito em lote seguem calendários acordados — afinado por projeto.
>90%
Precisão — qualidade fundamentada
Metas típicas pós-afinação: precision@k e/ou precisão de resposta fundamentada >90%, taxa de afirmações não suportadas <1% — validado em conjuntos hold-out por corpus.
>85%
Precisão — recall e cobertura
Objetivos recall@k e cobertura do corpus normalmente >85% quando a resposta existe nas fontes — medido com harness de avaliação.
50–70%
Custo — vs RAG ingénuo
Intervalo típico com encaminhamento, cache, segmentação e compressão — ilustrativo, não garantia.
Pronto para auditoria
Rastreabilidade — trilho de compliance
Consulta, fontes, modelo e confiança registados para fluxos de compliance.
Análise comparativa
Enterprise Knowledge AI em contexto
Microsoft 365 é uma linha de base; muitos ambientes ainda têm pesquisa, wikis e RAG caseiro — padrões ilustrativos, sem afirmações específicas de fornecedor.
| Fator | Copilot para M365 | Padrão empresarial típico | Enterprise Knowledge AI |
|---|---|---|---|
| Cobertura de fontes | Foco no ecossistema Microsoft | Pesquisa e portais fragmentados por sistema. | Conectores alargados em fontes empresariais |
| Grafo de conhecimento | Sem camada relacional equivalente | Pesquisa por palavras sem percurso grafo+vector multi-salto. | Híbrido grafo + vector para multi-salto |
| Escolha de modelo / BYOK | Caminho Azure OpenAI | Chaves e ferramentas dispersas; política desigual. | Encaminhamento multi-modelo e opções BYOK |
| Implementação | Modelo de serviço cloud | SaaS disperso; sem perímetro único governado. | Privado, híbrido ou cloud — uma camada governada |
| Ótica comercial | Muitas vezes por posto (narrativa M365) | Licenças em silos; TCO e governação fragmentados. | Empacotamento acordado por projeto |
Opções de implantação
Flexibilidade total: escolha o modo de implementação
A mesma camada de conhecimento governada — escolhe onde correm dados, índices e inferência, de air-gapped a cloud totalmente gerida.
Modo privado
Implementação completa no seu perímetro — índices e LLM self-hosted opcionais ficam na sua rede. Máximo controlo para setor regulado e público.
- Padrões on-premise ou air-gapped
- Corpus e consultas não saem do seu perímetro
- Modelos open-weights e aprovados onde a política o permitir
- Tempo típico até primeira consulta: 6–10 semanas
- Immediate cloud deployment
- Hardware-free management
Modo híbrido
No seu tenant AWS, Azure ou GCP: dados e residência no seu perímetro, com implementação, atualizações e monitorização geridas pela Thinkia.
- A sua conta cloud, as suas chaves de encriptação
- OAuth para SharePoint, M365, Drive e outras fontes
- Equilibra controlo e velocidade operacional
- Tempo típico até primeira consulta: 4–6 semanas
- Complete data sovereignty
- Immediate rollout, no infra
Modo cloud
Ambiente operado pela Thinkia, UE em primeiro lugar por defeito. Caminho mais rápido para piloto com conectores OAuth aos seus sistemas — sem infra do cliente a operar.
- Implementação estilo imediata vs on-prem
- Escalamento automático e atualizações de plataforma
- Ideal quando a política permite perímetro SaaS gerido
- Tempo típico até primeira consulta: 2–4 semanas
- On-premise infrastructure
- Full data sovereignty
FAQ
Perguntas técnicas
O que acontece quando um documento é atualizado ou eliminado no sistema de origem?
Os conectores detetam alterações na próxima sincronização (webhook ou agendamento). Conteúdo atualizado é re-segmentado e re-incorporado; eliminações removem entradas do índice e revogam acesso de imediato. Respostas históricas podem ser assinalhadas nos registos.
Pode combinar dados estruturados e não estruturados?
Sim, quando ambos estão ligados e o utilizador tem direito a ambos. O grafo liga entidades dos sistemas de registo a documentos e mensagens para respostas que abrangem linguagem contratual e dados operacionais.
Quanto tempo demora a ingestão inicial?
Depende do tamanho do corpus e dos limites da API de origem. Indicativo: corpora pequenos em horas; muito grandes em semanas com pipelines paralelos. Sincronização incremental mantém custos baixos em regime — detalhes no brief técnico.
O que acontece quando a resposta não está na base de conhecimento?
O sistema responde a partir de contexto recuperado e autorizado. Com evidência fraca ou em falta: confiança mais baixa, lacunas explícitas ou resultado claro tipo «não há suficiente nas fontes» — não um palpite seguro. Limiares e escalação ajustáveis ao seu perfil de risco.
O nosso conteúdo é usado para treinar modelos foundation?
Implementações enterprise estão delimitadas para que o seu corpus não se misture num pool de treino partilhado de modelos públicos. Com BYOK ou inferência on-prem, os fornecedores são escolhidos nos seus acordos. Termos exatos em contrato e DPA — mapeamos em pré-venda e revisão de segurança.
Isto é aconselhamento jurídico ou de compliance?
Não. EU AI Act, NIST AI RMF e ISO/IEC 42001 descrevem orientação de produto e padrões documentais — não classificação legal do seu caso. Para posicionamento regulatório: o seu conselho jurídico e as páginas de governação Thinkia para orientação geral.
Como o sistema trata informação contraditória entre fontes?
Afirmações em conflito são apresentadas com ambas as fontes citadas e o conflito assinalado. O sistema não escolhe silenciosamente um vencedor — a resolução fica com o dono do conhecimento. A taxa de conflito pode ser seguida como sinal de qualidade.
Que modelos são utilizados?
Por defeito, o encaminhamento usa modelos menores para consultas simples e maiores para raciocínio complexo. BYOK permite trazer os seus fornecedores preferidos. On-prem: modelos open-weights aprovados.
Como são aplicadas as permissões quando alguém faz uma pergunta?
O índice é construído com identidade de origem e direitos. No momento da consulta, recuperação e síntese só usam excertos que o solicitante pode ver — as mesmas regras que no SharePoint, Confluence, Drive ou fonte de verdade. Se o utilizador não pode abrir um documento na origem, não deve aparecer no contexto da resposta.
Onde pode correr o Enterprise Knowledge AI?
Padrões típicos: tenant privado, híbrido (dados e índice do seu lado, orquestração cloud opcional) ou cloud gerida — conforme residência, rede e procurement. O brief técnico descreve pressupostos; alinhamos a arquitetura alvo na descoberta.
Que sistemas de origem podem ser ligados?
Conectores comuns incluem Microsoft 365 / SharePoint, Confluence, Google Drive e arquivo de documentos semelhante, mais APIs e repositórios internos. Sistemas personalizados ou legado normalmente via API, exportação ou plano de conector dedicado. Fontes prioritárias acordadas no roadmap de ingestão.
Get started
Falemos da sua camada de conhecimento
Conte-nos as suas fontes, modelo de acesso e equipas. Responderemos com um próximo passo claro — orientação, âmbito de piloto ou referências de governação — sem pressão comercial.