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RakenAI
Fallstudien

Gestão de conhecimento com RAG quando o contexto deixou de ser pesquisável.

Grandes equipes perdem tempo porque o conhecimento está espalhado em ferramentas demais. RAG só funciona quando fontes, permissões e usabilidade diária são desenhadas certo.
Signal
13.000 h

tempo de engenharia economizado no exemplo Uber Genie

Signal
95%

pesquisa mais rápida em deployments documentados

Signal
70.000+

perguntas tratadas em um sistema interno grande

Signal
6-10 sem.

caminho típico até adoção real pela equipe

Estudo de caso 01

Uber Genie: tornar o conhecimento interno utilizável em vez de queimar tempo sênior.

Respostas críticas existiam espalhadas em Slack, wikis e documentação, mas não em um sistema pesquisável com contexto confiável.

Problem

Ponto de partida

Conhecimento fragmentado entre canais e ferramentas.
Engenheiros novos achavam informação crítica devagar demais.
Sênior tinha que responder as mesmas perguntas repetidamente.
Umsetzung

O que mudou

Uma camada RAG sobre Slack, documentação e fontes internas.
Busca conversacional com links de volta ao material original.
Uso operacional diário em vez de uma demo de busca isolada.
Ergebnis

Impacto

70.000+

perguntas tratadas

154

canais cobertos

13.000 h

tempo economizado

Estudo de caso 02

JPMorgan: reduzir tempo de pesquisa e aumentar tempo com clientes.

Consultores gastavam tempo demais coletando informação em vários sistemas, em vez de usar esse conhecimento na conversa.

Problem

Ponto de partida

Dados de mercado e cliente em vários sistemas.
Pesquisa rápida ainda lenta demais apesar de base ampla.
Personalização exigia coleta manual de contexto.
Umsetzung

O que mudou

Lógica de retrieval com IA para pesquisa e contexto do cliente.
Busca mais rápida com relevância melhor já na primeira passada.
Uso mais produtivo da informação interna durante o trabalho de assessoria.
Ergebnis

Impacto

95%

pesquisa mais rápida

+20%

incremento em vendas brutas

+50%

crescimento da base de clientes ao longo do tempo

Liefermodell

Como operacionalizamos sistemas de conhecimento na RakenAI.

Não construímos apenas busca vetorial. Construímos uma camada utilizável de retrieval, citação, permissões e workflow diário.

Integração de fontes

Documentos, wikis, tickets e histórico de chat são conectados deliberadamente.

Citações

Respostas expõem fonte e proveniência em vez de afirmar sem base.

Controle de acesso

Permissões existentes seguem fazendo parte do sistema em vez de serem ignoradas.

Uso diário

O sistema vive onde as equipes já trabalham, não em uma UI experimental isolada.

Fragen

Was Teams als Nächstes fragen.

Quando um sistema RAG é realmente usado?

Quando está embutido nas superfícies de trabalho existentes, expõe fontes com clareza e parece de fato mais rápido que a busca anterior.

Isso é principalmente interno ou externo?

Principalmente interno. Melhora velocidade e qualidade de resposta da equipe. Lacunas de visibilidade externa costumam ser endereçadas via auditoria.

Como reduzem o risco de alucinação?

Com retrieval bem desenhado, grounding obrigatório em fontes, controle de permissões e limites duros sobre o que o sistema pode responder.

Próximo passo

Construir gestão de conhecimento que as equipes realmente usam todos os dias.

Avaliamos qualidade das fontes, permissões e posicionamento no fluxo antes de um RAG entrar em produção.

Falar com a RakenAIComeçar pela auditoria