Cada solução é construída sobre Claude AI da Anthropic — o modelo mais avançado em raciocínio em português e dados estruturados.
Agentes autônomos que entendem contexto, executam tarefas multi-etapa e tomam decisões — muito além de chatbots simples de FAQ. Usamos Claude 3.5 Sonnet e Haiku da Anthropic.
Bot inteligente integrado ao seu número de WhatsApp via Z-API. Responde leads, agenda consultas, envia boletos, rastreia pedidos e qualifica prospects — 24h por dia.
Treinamos um agente de IA com o conteúdo do seu negócio (contratos, catálogos, manuais, histórico). Usando pgvector no Supabase, o agente responde com precisão e cita fontes.
Dashboards que se auto-atualizam, relatórios gerados por IA a partir dos seus dados brutos e alertas inteligentes quando uma métrica sai do padrão. Integração com Google Sheets, ERP e qualquer API.
Workflows automáticos com n8n conectando sistemas que não se conversam: CRM, ERP, WhatsApp, e-mail, planilhas, Supabase e qualquer API REST. Sem código repetitivo, sem erros humanos.
Pipelines que geram posts, legendas, descrições de produto, e-mails e artigos em escala — no tom de voz da sua marca. Integrado com Instagram, e-mail e o CMS do seu site.
O fluxo RAG da Fier Global transforma qualquer documento, planilha ou site em um agente de IA que responde com precisão e cita a fonte.
Seus documentos (PDFs, planilhas, URLs, textos) são processados e fragmentados em chunks semânticos.
Cada chunk é convertido em vetor numérico pelo modelo de embeddings da Anthropic e armazenado no pgvector.
Quando o usuário pergunta, o agente busca os chunks mais relevantes por similaridade semântica — não por palavra-chave.
Claude AI recebe o contexto recuperado e gera uma resposta precisa, citando a fonte original para auditoria.
Um chatbot simples responde perguntas de FAQ com respostas pré-definidas. Um agente de IA, como os que construímos com Claude AI, entende contexto, raciocina em múltiplas etapas, acessa bases de dados externas e executa ações (agendar, enviar e-mail, criar registro no CRM). É a diferença entre um script de atendimento e um funcionário digital.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica onde o agente de IA busca informações relevantes em uma base de dados vetorial antes de responder. É mais preciso que fine-tuning (treinar do zero) porque as informações podem ser atualizadas sem re-treinar o modelo, e o agente cita fontes verificáveis. Usamos pgvector no Supabase para armazenar os vetores.
Um chatbot de agendamento automático leva de 7 a 15 dias para ficar pronto. Um agente com RAG (base de conhecimento) leva de 20 a 40 dias dependendo do volume de documentos a indexar. A integração com WhatsApp é feita via Z-API e não exige mudança no seu número atual.
Usamos primariamente Claude AI da Anthropic (modelos Claude 3.5 Sonnet e Haiku). Claude tem melhor performance em português, é mais seguro para dados empresariais sensíveis e tem janela de contexto maior (200k tokens). Para casos específicos, também integramos GPT-4o e Gemini.
Sim. Toda a base de conhecimento é armazenada no Supabase com Row Level Security (RLS) ativo. Os dados não são usados para treinar os modelos da Anthropic (usamos a API com opção de privacidade de dados). Todas as integrações são criptografadas com HTTPS e autenticação por API key rotacionável.