Um glossário curto
O que fazemos, em palavras simples
Sete conceitos para entender a busca, os flows de IA e a infraestrutura em nuvem da Flowlexi, com exemplos do dia a dia de uma empresa. Cada conceito traz um link para o produto ou a documentação correspondente.
Busca semântica
A busca por palavras encontra os termos que você digitou. A busca semântica também considera o significado: uma consulta sobre “prazos de cancelamento de contrato” pode encontrar a cláusula “qualquer das partes pode rescindir em 30 dias”, mesmo com palavras diferentes.
Isso ajuda as pessoas a encontrar informações na base de conhecimento da empresa sem precisar adivinhar os termos usados nos documentos. Os resultados ainda precisam ser conferidos para saber se respondem à pergunta.
Conheça a busca semântica do PaveDB — pavedb.org Voltar ao topo ↑
Embeddings
Um modelo de embeddings transforma um trecho de texto em números que representam seu significado. Imagine esses números como um ponto em um mapa: “política de reembolso” e “regras de devolução do dinheiro” tendem a ficar próximas; “regras do estacionamento”, mais distante.
Para buscar, o sistema coloca a pergunta nesse mesmo mapa e procura os trechos próximos. O modelo usado e sua versão influenciam essa comparação, por isso precisam ser registrados.
Veja os modelos usados pelo PaveDB — pavedb.org/docs Voltar ao topo ↑
RAG — geração aumentada por recuperação
Modelos de linguagem geram respostas a partir do que aprenderam no treinamento e do contexto recebido. Em um sistema RAG, a busca recupera trechos relevantes e os fornece ao modelo para que ele prepare uma resposta baseada nas fontes.
A qualidade da busca influencia a resposta. Conferir os trechos recuperados, suas fontes e as citações ajuda a avaliar o resultado. É por isso que a busca precisa ser inspecionável.
Flows de IA portáveis e declarativos
Uma automação pode espalhar regras e integrações por vários scripts, dificultando a revisão. Um flow declarativo descreve as etapas em um arquivo legível: o que buscar, quando chamar um modelo, quais regras aplicar e quando pedir aprovação.
Esse arquivo pode ser revisado, versionado e usado em outros ambientes, com os recursos e as integrações necessários. Assim, a equipe consegue entender e manter o processo sem depender apenas de quem o criou.
Conheça os flows do Flymmatik — flowlexi.com Voltar ao topo ↑
Modelos em infraestrutura própria
Modelos de IA podem ser executados em hardware que você controla. Isso permite administrar as versões e processar os dados nesse ambiente. O destino dos documentos depende da configuração da aplicação e das integrações que ela usa.
Essa opção exige cuidar da infraestrutura, das atualizações e da capacidade de processamento. A Flowlexi oferece operação gerenciada para quem prefere contratar esse trabalho como serviço.
Hospedagem gerenciada com suas próprias chaves de API — cloud.flowlexi.com Voltar ao topo ↑
O console na nuvem
O console reúne a gestão de tenants, chaves de API, coleções e cobrança. A Flowlexi cuida do provisionamento, das atualizações e do monitoramento do PaveDB, com hospedagem compartilhada ou dedicada conforme o plano.
O PaveDB tem código aberto. Use o mesmo motor dentro da sua aplicação Python, como serviço na sua infraestrutura ou gerenciado pela Flowlexi. A exportação e a importação de coleções permitem levar os dados de busca de um ambiente para outro.
Comece com PaveDB gerenciado — cloud.flowlexi.com Voltar ao topo ↑
Quer conferir os resultados de uma busca e suas fontes? Conheça o PaveDB gerenciado.
Conheça o PaveDB gerenciado