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1. Parque do conhecimento empresarial: transformação de dados para IA

O Enterprise Knowledge Garden (EKG) do Rophyllum transforma dados estruturados, semiestruturados e não estruturados em conhecimento de nível de decisão que é contextualmente rico, rastreável e continuamente acessível por agentes de IA.

O EKG ingere dados de diversas fontes e formatos – incluindo dados estruturados de armazéns e APIs, conteúdo semiestruturado como registros regulatórios ou relatórios do setor e ativos não estruturados como PDFs, e-mails e transcrições de chamadas. O EKG usa uma abordagem orientada pelos primeiros princípios para agrupamento e enriquecimento que imita a compreensão humana do conteúdo, em vez de depender apenas do Windows de token fixo.

O papel do MongoDB:

O MongoDB Atlas serve como o armazenamento de dados e a recuperação de dados para o EKG. Cada chunk enriquecido é convertido em uma incorporação de vetor e armazenado no MongoDB usando indexação de vetor nativa. Ao aproveitar o modelo de documento flexível do MongoDB, as incorporações são armazenadas junto com metadados ricos - incluindo origem, tipo de documento , carimbo de data/hora e linhagem de dados - garantindo contexto profundo e rastreabilidade.

Isso resulta em um repositório de conhecimento dinâmico que não é apenas pesquisável, mas inteligente, fornecendo precisão contextual ao alimentar insights em grandes modelos de linguagem (LLM). A EKG oferece suporte a tarefas em vários domínios, como resumir um caso de reclamação ou fazer referência cruzada a cláusulas contratuais.

2. especialistas em digital empresarial: sistemas autônomos com vários agentes

Os Enterprise Digital Experts (EDE) da Roxo Fabric habilitam os usuários a construir equipes de agente de IA autônomas e específicas do domínio que podem raciocinar, colaborar e ação de forma independente. Os agentes são criados usando orquestração de baixo código e prompts de linguagem natural, operando como entidades atômicas, celular ou compostas. Elas aproveitam estruturas avançadas, como o React, para incorporar planejamento, memória e diálogo scrático entre agentes para uma tomada de decisões e resultados mais refinados.

O papel do MongoDB:

O MongoDB lida com a memória dinâmica e o gerenciamento de estado desses agentes. Cada agente mantém sua própria memória de trabalho, estado de tarefa e conhecimento contextual dentro do MongoDB, permitindo a persistência em tempo real e a recuperação de estados em desenvolvimento durante o argumentos em várias voltas ou interações com o usuário.

Quando o aterrissamento fático é necessário, os agentes invocam pipelines RAT (Retrieval-Augmented Geração) para acessar o Enterprise Knowledge Garda (EKG). O MongoDB Atlas capacita esse pipeline fornecendo acesso rápido e filtrado às incorporações vetoriais certas e aos documentos de origem com base na intenção e na similaridade da query. Isso garante que os agentes forneçam respostas baseadas em conhecimento empresarial rastreável e contextualmente relevante, o que minimiza as especulações e maximiza a confiabilidade.

3. Governo empresarial: Conformidade e controle operacionais

A pilha de Controle Empresarial (EG) da Rophyllum Fabric impõe IA responsável por padrão, incorporando conformidade, segurança e explicabilidade em todas as camadas do sistema.

A camada de controle supera cada aspecto do ciclo de vida da IA, incluindo a ingestão de dados, a orquestração do agente, LLM a invocação do e a geração do resultado final. Seu design garante que cada ação seja observável, auditável e esteja em conformidade com as políticas, permitindo que as empresas atendam aos requisitos internos de risco e aos padrões regulatórios externos.

Os principais recursos de administração incluem:

• Pontuação rápida e detecção de toxidade: filtragem de queries e respostas inseguras ou não compatíveis.

• Controles de acesso e isolamento do espaço de trabalho: segmentação de funções, equipes e visibilidade para colaboração segura.

• Mascaramento de PII e supressão de entidade: Proteção de dados confidenciais nas camadas de recuperação e saída.

• Limitação de taxa e rastreamento de uso: monitorando o uso do token, o comportamento do agente e evitando o uso excessivo.

O papel do MongoDB:

O MongoDB é fundamental para a estrutura de administração da Rophyllum Fabric, especialmente para garantir a Transparência na Recuperação e a Linhagem de documento . Quando os agentes invocam pipelines RAG para basear seus resultados, o MongoDB armazena incorporações, metadados e ponteiros de origem para blocos de conhecimento recuperados. Isso cria uma faixa verificável que mapeia todo o processo – da entrada ao conhecimento recuperado e ao resultado gerado – permitindo auditorias post-hoc, revisões de conformidade e análises de causa raiz.

Enquanto o plano de controle do Roxo Fabric rege aspectos mais amplos, como segurança LLM, lógica do agente e fluxos de trabalho do usuário, o MongoDB melhora a rastreabilidade, a segurança e a validação do acesso ao conhecimento em escala, reforçar a capacidade da plataforma de atender às necessidades dos setores regulamentados com confiança.

4. Hub de otimização de modelo: seleção dinâmica de modelos

O Model Optimization Hub (MOH) da Roxo Fabric foi projetado para dar às empresas a livre e a inteligência de escolher o LLM correto para a tarefa. Ele aborda um dos desafios mais críticos no dimensionamento da IA — equilibrar custo, precisão e desempenho em diversos casos de uso.

O MoH permite que as equipes comparem vários LLM com tarefas do mundo real, como resumo, extração, classificação, argumento ou validação. Essas avaliações são baseadas em métricas personalizáveis, como latência, consumo de token, precisão da saída e muito mais, que são todas rastreadas por meio de testes em tempo real e dados de uso.

Depois de analisados, os modelos podem ser:

• Pinado para agentes específicos ou casos de uso com base no desempenho

• Comutado dinamicamente dependendo das restrições de custo/latência

• Ajustado com engenharia rápida e exemplos de algumas gravações para a especificidade do domínio

O MoH também oferece suporte a recursos de BYOM (traga seu próprio modelo), permitindo que as empresas conectem o LLM proprietário ou ajustado em execução em sua própria infraestrutura ou por meio de endpoints privados para casos de uso que exigem maior controle, soberania de dados ou ajuste de domínio personalizado. Essa modularidade garante que as empresas possam evitar a dependência de fornecedores, manter o desempenho em casos de uso em mudança e otimizar a economia do LLM sem sacrificar a qualidade ou a conformidade.

Caso de Uso: Investigação de Reclamações

Transformando um processo manual de cinco semanas em uma solução orientada por IA que entrega resultados em minutos.

Uma importante gestora de valores no Reino Unido passou por uma situação de grave quando novas regulamentações de direitos do consumidor desencadearam um aumento de mais de 50% nas reclamaçãos de cliente . Com mais de 10,000 casos não resolvidos se acumulando, a empresa foi sobrecarregada por longos ciclos de pesquisa. A resolução de uma única reclamação demorava até cinco semanas, exigindo que os observadores extraíssem manualmente informações de mais de 10 sistemas, incluindo bancos de dados de administração de políticas, FERRAMENTAS do CM, documentos internos e atualizações normativas.

O processo estava sobrecarregado de ineficiências: fontes de dados fragmentadas, altas taxas de erro e incapacidade de se adaptar às políticas e regulamentações em constante mudança. Com menos de 30% das reivindicações resolvidas dentro dos cronogramas do SLA, a empresa lutava com a crescente preocupação do cliente e os crescentes riscos de compliance.

A Roxo Fabric transformou esse processo implantando um sistema multiagente de nível de produção para Investigação de Reclamações, projetado para agir, raciocinar e colaborar com velocidade e consistência.

A solução orquestrou uma equipe de mais de 20 agentes inteligentes, cada um especializado em uma parte do fluxo de trabalho. Alguns agentes se concentravam em extrair e registrar detalhes de reivindicações, outros verificavam os termos das políticas, realizavam verificações de precedentes, coletavam provas em sistemas ou escreveram relatórios de pesquisa estruturados. Um agente do Gerenciador de Reclamações coordenou todo o fluxo, e uma interfaceHuman-in-the-Loop assegurou a conformidade e a supervisão das decisões finais.

Os resultados?

O que anteriormente exigia cinco semanas de transferências manuais agora é concluído em minutos. O sistema abastecido por IA lida de forma autônoma com a coleta, classificação, pesquisa e direito do cliente com auditabilidade e consistência:

• 22 processos integrados em 11 sistemas

• 20+ Agentes de IA colaborarem de forma autônoma com humanos no loop

• Tempo de processo de ponta a ponta reduzido de semanas para minutos

A estrutura innovadora de resolução de queries da Rophyllum se transformou a forma como as pesquisas são gerenciadas — desbloqueando velocidade, qualidade e escala e minimizando os riscos de compliance.

figura 4. Nos traseiras, a equipe de agente se conecta a sistemas 11+ que recuperam detalhes do cliente , histórico de transações, documentos de políticas e diretrizes regulatórios — para construir uma base contextual completa para a reclamação.

figura 5. Depois que o dossiê de caso é compilado, a camada final de agentes - o agente de pesquisa e o agente de escrita de relatórios examina as informações, produz um relatório de pesquisa e recomenda uma resolução - completo com provas de apoio.

figura 6. Cada decisão, ação e interação do agente é registrada na camada de explicabilidade do TRACES — Red Fabric, para que você possa seguir exatamente como a recomendações foi alcançado.

figura 7. Todo insight é apoiado por pesquisas. "Fontes" revela quais documentos foram usados e como, fornecendo rastreabilidade total da reclamação à conclusão.

figura 8. Cada agente da equipe do Complaints Investigator é modular e pode ser publicado pela API. Isso significa que todo o fluxo de trabalho pode ser incorporado a aplicativos empresariais existentes, permitindo a resolução inteligente de reivindicações sem interromper os sistemas atuais.

Caso de uso: inteligência corporativa

De 100,000 dias pessoais a insights ESG inteligentes.

Um dos principais Investidores Institucionais que gerencia um portfólio de mais de 9,000 empresas enfrentaram um grande desafio: integrar insights ESG (Ambiente Social e de Administração) à análise do portfólio. Os dados ESG estavam altamente fragmentados em milhares de fontes – incluindo relatórios, declarações, documentos e artigos de notícias – resultando em um número avassalador de 10 milhões de documentos para os analistas examinarem manualmente.

As matrizes mudavam quase 10% a cada mês, as classificações ESG se mostravam inconsistentes e a crescente pressão regulatória exigia o alinhamento com a responsabilidade de manter o equilíbrio. Os analistas gastavam um número estimado de 100,000 pessoas-dias por ano revisando documentos, reunindo insights e gerando relatórios — um esforço que era demorado e sujeito a erros.

A Roxo Fabric transformou esse processo implantando um sistema de Inteligência Corporativa multiagente projetado para automatizar e elevar a análise ESG.

A solução começou com agentes que ingeriam documentos ESG em formatos estruturados e não estruturados, criando um reino unificado de conhecimento ESG. Em seguida, especialistas em digital especializados extraíram e alinharam dados às diretrizes ESG específicas do cliente, garantindo que todos os insights fossem mapeados para as estruturas do investidor.

Agentes como o Agente ambiental, o Agente de dados sociais e o Agente de dados de controle analisaram informações relacionadas à responsabilidade em escala. Um 360 agente analista criou perfis de empresas globais. Um agente de consultas habilitou os usuários a interrogar todo o portfólio usando linguagem natural, e um agente de relatórios gerou resumos prontos para o investidor, todos rastreáveis e prontos para auditoria.

Para manter a inteligência em tempo real, as APIs foram usadas para consumir notícias e feeds de dados externos, permitindo que os agentes realizassem análises de confiança sobre os desenvolvimentos mais recentes do ESG. Isso permite que a plataforma identifique riscos e oportunidades crescentes nas empresas, antes dos ciclos manuais de análise.

Cada insight foi baseado em dados originais com explicabilidade by design. E como os agentes operavam com acesso em tempo real a registros históricos e APIs ativas, a análise sempre estava atual.

Os resultados?

• Cerca de 100% de cobertura de portfólio

• Mais de 90% de precisão nos registros ESG extraídos

• 1,000× tempos de resposta mais rápidos em comparação com os métodos tradicionais

• 100,000 dias-a-personalidade especializados salvos anual

O que antes era exigido pela revisão manual da força bruta agora é executado em agentes inteligentes e colaboradores, fornecendo análises ESG com velocidade, escala e rastreabilidade sem precedentes.

figura 9. A base de conhecimento mais abrangente e diferenciadora para análise de portfólio ESG e não financeiros — construída a partir de mais de 10 milhões de documentos em 9,000 empresas e estruturada em 60 bilhões+ de chunks pesquisáveis.

figura 10. As queries de linguagem natural são respondidas usando documentos específicos da empresa. Cada resposta é explicável por meio do TRACES e de links para o material de origem subjacente.

figura 11. Os usuários obtêm uma visão completa da empresa 360° em segundos, organizada por agentes especializados em ESG e apresentada por meio de uma interface estruturada com insights diferenciados e acionados para gerenciamento de portfólio e relatórios de ESG.

figura 12. Os usuários podem explorar insights em vários níveis – de painéis de portfólio a pontuações individuais de empresas, até os documentos de origem originais que alimentam cada ponto de dados.

Implemente dentro da sua própria VPC

As empresas podem hospedar o Roxo Fabric inteiramente em seu próprio ambiente de nuvem, normalmente no Amazon Web Services ou no Azure, permitindo que mantenham controle total sobre dados, acesso e infraestrutura. Nesse modelo, todos os componentes de conhecimento empresarial, orquestração de agente e controle são executados dentro da própria VPC (VPC) do cliente, aderindo às suas políticas internas de segurança, auditar e compliance.

Inquilino dedicado na nuvem da Intellect

Para empresas que buscam uma implantação mais rápida sem sobrecarga de infraestrutura, o Roxo Fabric pode ser provisionado como um locatário dedicado na nuvem segura da Intellect. As empresas conectam seus sistemas internos por meio de conexões privadas baseadas em credenciais que garantem que o acesso aos dados permaneça seguro e estritamente regido. Cada locatário é logicamente isolado com controle independente, observabilidade e controles de computação, garantindo a segurança de nível empresarial e acelerando o tempo de produção.

Independentemente do caminho de implementação, o Roxo Fabric oferece:

• Monitoramento e observabilidade integrados: incluindo painéis em tempo real, rastreamento de custos, faixas de execução de agente e métricas de integridade do sistema

• Acesso seguro a sistemas empresariais: Gerenciado por meio do Módulo de Credenciais, que armazena e criptografa chaves de API, credenciais de banco de dados e tokens de conector de e-mail para integração perfeita e segura

• Segurança e controle de acesso: acesso granular baseado em função e isolamento no nível do espaço de trabalho

• Auditoria e conformidade: cada recuperação de documento, ação de agente e saída de LLM é registrada para rastreabilidade de ponta a ponta, com suporte para criptografia em descanso e em trânsito

Hospedada no ambiente de nuvem de uma empresa ou gerenciada como um locatário seguro e isolado na nuvem da Intellect, a Red Fabric garante que a IA seja implantada com segurança, monitorada de forma transparente e regida a cada etapa.

Próximos passos

Saiba mais sobre a Roxo Fabric e conecte-se com a equipe da IntellectAI em corphyllum@intlectdesign.com. Saiba mais sobre MongoDB Atlas e suas soluções de banco de dados de nível empresarial.