Agente de IA com 99% de acurácia e resposta em 7 segundos
Como a BSP Cloud construiu o SIQ AGENT, agente conversacional com Amazon Bedrock e arquitetura RAG que substituiu um levantamento manual de até 11 minutos por uma resposta imediata e auditável.
A SIQ SYSTEM desenvolve e opera sistemas corporativos de gestão da qualidade, documentação e processos. Seus clientes concentram na plataforma um grande volume de informações técnicas e documentais, usadas no dia a dia por equipes de qualidade e auditoria.
A informação existia — mas encontrar cada dado levava até 11 minutos
Os clientes da SIQ SYSTEM já tinham todas as informações dentro do sistema. O problema era o caminho até elas: os dados estavam altamente segmentados e o usuário precisava percorrer várias telas para localizar uma única informação, sem conseguir cruzar dados de origens diferentes.
Na prática, o levantamento era feito manualmente por um colaborador e consumia de 7 a 11 minutos por requisição. Por ser extenso e manual, o processo também era suscetível a falhas: a operação registrava uma média de 3 erros a cada 5 requisições.
Um agente conversacional treinado no conhecimento da própria operação
A BSP Cloud desenvolveu o SIQ AGENT, um agente de IA generativa que responde perguntas sobre qualidade, documentação e processos a partir da base de conhecimento fornecida pela própria SIQ. Cada cliente acessa apenas as suas informações, sem trânsito de dados entre conversas.
- Aplicação em contêineres — front-end hospedado no AWS Amplify, com requisições roteadas por Application Load Balancer para contêineres em Amazon ECS com AWS Fargate e imagens versionadas no Amazon ECR.
- Base de conhecimento com RAG — Amazon Titan Text Embeddings V2 gera os embeddings da base da SIQ, armazenados em Amazon RDS PostgreSQL com a extensão pgvector, com Amazon S3 no armazenamento de objetos.
- Geração com Amazon Bedrock — modelos Claude no Amazon Bedrock produzem as respostas em linguagem natural a partir dos trechos mais relevantes da base de conhecimento de cada cliente.
- Processamento assíncrono e CI/CD — AWS SQS e AWS Lambda tratam o processamento orientado a eventos, enquanto o AWS CodePipeline integrado ao GitHub automatiza build e deploy da aplicação.
Prova de impacto no negócio
Resposta imediata, com precisão medida critério a critério
- Tempo de resposta reduzido para 7 segundos por requisição — otimização superior a 98,6%
- 99% de acurácia, respondendo corretamente aos 28 critérios de negócio definidos pela SIQ
- Fim do levantamento manual, que registrava média de 3 erros a cada 5 requisições
- Isolamento das informações por cliente, sem trânsito de dados entre as conversas
- Infraestrutura em contêineres gerenciados, sem administração manual de servidores
- Projeto entregue em três meses, de junho a setembro de 2026, com custo mensal estimado e validado antes da implementação
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