produtos · ai
Tudo entre o seu modelo e o seu produto.
Chamar um modelo é fácil; ir de um prompt num notebook a uma workload em produção, não. O nível AI fecha essa lacuna — roteamento, execução, orquestração e retrieval, desenhados como um só sistema.
gateway
Uma porta para cada modelo.
Aponte seu código para um único endpoint e chame modelos por alias. Atrás de cada alias há uma cadeia ordenada de upstreams, tentada em ordem de fallback — uma queda de upstream vira uma decisão de routing, não uma sala de crise.
Conecte os endpoints de modelos que você já usa; as credenciais vivem como referências a Secrets, nunca em texto plano na config.
O código chama um modelo pelo nome; você decide qual cadeia de upstreams o atende. Mude a cadeia, não o código.
Cada modelo mostra se está realmente servindo — verificado a partir do caminho de dados, não presumido por uma entrada de config.
Limite requisições ou tokens por key, por janela. O limite é aplicado onde a chamada cai, não num dashboard que ninguém olha.
Cada completion é atribuído à key que o gerou, e os rollups detalham o uso por key e por modelo.
Mande um prompt pelo gateway e veja a resposta, sem sair do console.
para o time de finanças
O uso de modelos para de ser um mistério e vira uma métrica atribuída e limitada — por key, por modelo, por janela.
sandboxes
Feitas para sumir.
Certos trabalhos nunca deveriam sobreviver a si mesmos. Sandboxes lançam código não confiável, runs de avaliação e fragmentos em lote com um time-to-live opcional — e são destruídas quando terminam.
Quando o relógio zera, a sandbox também.
Uma ação de primeira classe, não um script de limpeza.
Uma sandbox recebe exatamente os secrets e permissões que lhe foram concedidos — nada ambiente, nada herdado.
Input, output e status na mesma timeline de tudo que a plataforma executa.
Computação real quando importa, sumida quando não — uma história de execução só, não duas.
workflows
Orquestração duradoura sobre toda a plataforma.
Workflows encadeiam as capacidades da própria plataforma em grafos de passos versionados: chame um modelo pelo gateway, rode um comando numa sandbox, consulte um index, espere, ramifique, repita.
Atualizar um workflow publica uma nova versão — o histórico em execução continua honesto.
Cada passo ganha checkpoint conforme o workflow roda, então um pipeline longo sobrevive a interrupções e retoma de onde parou.
Runs aparecem numa timeline viva com seu status; cancele os que não devem terminar.
Dispare um run com entrada JSON e acompanhe na timeline de runs.
para o time de engenharia
A reconstrução noturna de índices, o preparo de dados em múltiplos passos, a varredura de avaliação de modelos — viram grafos revisáveis e reexecutáveis em vez de folclore de cron frágil.
knowledge graphs
Seus dados, como relações.
Retrieval não deveria exigir uma stack separada. Knowledge Graphs transforma os dados que você já tem em entidades e relações consultáveis — sem que a plataforma tome a custódia deles.
Aponte para os dados que você já tem; nada se move, nada é copiado para fora.
Modele o domínio como nós e arestas tipadas — a travessia é a consulta.
Uma construção em estágios, declarativa, dos dados brutos ao grafo consultável — retomável, repetível, visível.
Caminhe pelos vizinhos a partir de qualquer nó, direto no console, antes de confiar num run.
Retrieval é um passo no grafo, não uma jornada lateral de scripts.
para o time de dados
O substrato de retrieval é uma superfície de produto — declarações, pipelines e consulta — não uma pilha de scripts ad hoc.
vector indexes
Similaridade, como index.
Busca semântica sobre seu conteúdo, tratada como infraestrutura: declarada, versionada e reconstruída por workflows — nunca regenerada por quem ainda tiver o script.
Um index é um recurso nomeado no seu projeto — tipado, inspecionável e seu.
Misture busca por vizinho mais próximo com filtros estruturados, para que as respostas fiquem na faixa certa.
Builds de index são workflows — versionados, retomáveis e visíveis na timeline de runs.
Um index diz se está realmente servindo — verificado, não presumido.
para o time de plataforma
A busca deixa de ser uma stack à parte e vira mais um recurso responsabilizado no projeto.
contato
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