IA para Empresas

Treinamento de IA em Santa Catarina

Treinamos modelos de inteligência artificial sob medida para o seu negócio. Do fine-tuning de LLMs (GPT, Claude, Gemini, Llama) ao desenvolvimento de modelos verticais especializados, passando por sistemas de RAG que conectam a IA aos seus dados corporativos com precisão e segurança.

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Dados e modelos

IA treinada exige dados organizados e critérios de avaliação.

Fine-tuning, RAG e treinamento de IA fazem sentido quando a empresa precisa adaptar respostas ao seu vocabulário, documentos, regras e contexto operacional. O trabalho começa pela qualidade dos dados.

A ePixel estrutura curadoria, testes comparativos, avaliação de respostas e implantação monitorada. O objetivo é uma IA mais alinhada ao domínio do negócio, com manutenção viável.

  • Curadoria e limpeza de dados antes da implantação.
  • Comparação entre RAG, fine-tuning e modelo pronto.
  • Testes com perguntas reais e casos de borda.

Entregáveis

O que entra no projeto.

01

Fine-tuning de modelos de linguagem (GPT, Claude, Gemini, Llama)

02

RAG (Retrieval-Augmented Generation) com dados corporativos

03

Treinamento de modelos verticais para domínios específicos

04

Curadoria e preparação de datasets de treinamento

05

Avaliação de performance e benchmarks customizados

06

Deploy em cloud ou on-premise com monitoramento

Perguntas frequentes

Dúvidas comuns sobre treinamento de ia.

01

Quando treinar ou ajustar um modelo?

Quando respostas genéricas não atendem ao domínio, há vocabulário técnico ou regras próprias. Em muitos casos, RAG resolve antes de fine-tuning.

02

Qual a diferença entre RAG e fine-tuning?

RAG consulta uma base atualizável. Fine-tuning ajusta comportamento com exemplos. A escolha depende do tipo de tarefa e frequência de atualização.

03

Que dados são necessários?

Documentos, FAQs, atendimentos, manuais, políticas e exemplos de respostas. Antes do uso, removemos ruído, dados sensíveis e conteúdo desatualizado.

04

Como avaliar a qualidade?

Usamos cenários reais, perguntas difíceis, casos de borda e critérios objetivos de resposta, medindo consistência e necessidade de revisão humana.

Próximo passo

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