Chatbot IA + RAG

Chatbot RAG que responde seus clientes com a fonte citada, integrado aos canais de atendimento

Chatbot com IA e RAG que responde clientes com fonte citável, reduz tickets repetidos e se integra ao site, ao app e aos canais de atendimento da empresa.

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  • Respostas ao cliente com citação da fonte: manual, política ou contrato vigente, sem improviso do modelo.
  • Menos tickets repetidos: o chatbot resolve dúvidas frequentes e transfere ao atendente quando a confiança fica baixa.
  • Integração ao site, ao app, ao portal do cliente e ao WhatsApp, com métricas de resolução e custo por conversa.

Retorno em horário comercial para entender seus canais de atendimento, a base de conhecimento e o volume de contatos.

Execução orientada a negócio

Chatbot de atendimento só reduz fila quando responde com a fonte certa.

Antes do piloto, mapeamos as dúvidas mais frequentes dos clientes, a qualidade da base de conhecimento, os canais de entrada e os pontos de transferência para atendente. O chatbot nasce com escopo de temas fechado e critérios de aceite acordados.

O que alinhamos no diagnóstico

A conversa inicial serve para separar oportunidade real de automação que só parece boa na apresentação.

  • Qual processo ou produto precisa melhorar.
  • Quais dados, sistemas e integrações estão envolvidos.
  • Como medir resultado antes de escalar.
  • Quais riscos precisam de governança desde o início.

Grandes marcas já contrataram a X-Apps

BMW
Petrobras
Bradesco
Roche
StartSe
Gerdau
Polishop

Depoimentos

Clientes que confiaram na execução da X-Apps

Os depoimentos abaixo falam sobre qualidade de entrega, parceria e capacidade técnica em software, produto e operação.

“A X-Apps entendeu nossas necessidades e particularidades, em um projeto conseguimos alinhar a excelência em desenvolvimento com as áreas de relacionamento e parceiros. Responsável direta pelo crescimento e performance do app da Polishop.”

Winne Rodrigues

Product Marketing Manager

“A X-Apps entendeu exatamente o guideline da marca e o que a BMW queria transmitir, estou muito feliz com o resultado dessa parceria.”

Gabriela Sterenberg

Head de Marketing

“Entreguei o passo a passo da instalação do novo aplicativo do Bradesco Net Empresa e toda a equipe do financeiro já está utilizando. Os usuários elogiaram o aplicativo, não tiveram problemas para instalar e informaram que está até mais rápido para acessar.”

Hélio Zonta Júnior

Gerente produtos e Serviços

“Na Suzano temos uma excelente parceria com a X-Apps no desenvolvimento de projetos, agora com três sistemas na área de biotecnologia e dois para demandas internas.”

Mario Del Matto

Suzano Papel e Celulose

“A X-Apps permite desenvolver aplicativos com agilidade, eficiência e alinhados aos processos globais da Roche.”

Danilo Bueno

Coordenador de TI – Roche Latam

“A X-Apps nos atendeu com excelência e agilidade no desenvolvimento de aplicativos para iOS, demonstrando know-how para outras tecnologias e nos permitindo gerar uma parceria para novos projetos.”

Milton Foti

Gerente de Sistemas

Onde o chatbot RAG atende seus clientes

Priorizamos as dúvidas com maior volume e resposta documentada, onde a citação da fonte reduz fila sem criar risco.

Dúvidas frequentes com fonte citada

Responde perguntas sobre produto, prazo e procedimento citando o manual ou a política vigente, sem inventar resposta.

Autoatendimento no site e no app

O cliente resolve sozinho no portal, com o chatbot buscando na base de conhecimento antes de abrir ticket.

Status de pedido e de chamado

Consulta o e-commerce, o ERP ou o help desk por API e informa etapa, prazo e pendências daquele cliente.

Políticas de troca, cobrança e contrato

Responde citando a cláusula ou a regra publicada, com revisão humana nos temas sensíveis.

Apoio ao atendente humano

Sugere resposta com fonte para o time de N1 revisar antes de enviar, nos casos fora do escopo automático.

Transferência com contexto

Passa a conversa ao atendente com resumo, fontes consultadas e motivo do contato, sem o cliente repetir tudo.

Como entregamos o chatbot RAG

Da curadoria da base ao piloto em um canal, com métricas de resolução acordadas antes de abrir para clientes.

1

Discovery

Levantamos as perguntas reais dos clientes, o volume por canal, a base de conhecimento disponível e os riscos do caso.

2

Fontes e arquitetura

Definimos ingestão, chunks, embeddings, busca com reranking, citação de fonte, permissões e observabilidade.

3

Piloto em um canal

Publicamos um recorte pequeno, com escopo de temas fechado e transferência para atendente desde o primeiro dia.

4

Integração

Conectamos o chatbot ao site, ao app, ao WhatsApp e ao help desk, com consulta a pedidos e chamados por API.

5

Métricas

Acompanhamos resolução sem intervenção humana, desvio para atendente, CSAT, custo por conversa e reabertura.

6

Evolução

Ampliamos temas e canais com curadoria da base, evals por assunto e backlog priorizado com o time de atendimento.

Atendimento ao cliente com controle

Escopo de resposta, LGPD e qualidade nascem junto com o piloto, não depois que o cliente já recebeu resposta errada.

Controles do projeto

  • Escopo de resposta definidoO chatbot responde apenas os temas autorizados; fora do escopo, transfere ao atendente em vez de improvisar.
  • Citação obrigatória de fonteA resposta ao cliente sai com referência ao documento e à versão consultada, auditável depois.
  • Revisão humana em tema sensívelCobrança, cancelamento, reclamação e exceção contratual passam pelo atendente antes de sair.
  • LGPD nas conversasMinimização de dados, mascaramento de informação pessoal e regra de retenção do histórico de conversa.
  • Evals por assuntoConjuntos de teste por motivo de contato rodam antes de publicar mudança de prompt, base ou modelo.

Quando não recomendamos esta abordagem

  • Base de conhecimento desatualizadaChatbot citando política vencida cria passivo com o cliente. O primeiro passo vira curadoria de conteúdo, não automação.
  • Sem atendente para o transbordoNão recomendamos abrir canal automático onde não existe equipe para assumir quando o chatbot não resolve.
  • Tema regulado sem revisãoCobrança, cancelamento e orientação regulada não devem sair sem revisão humana registrada.
  • Volume baixo de dúvidas repetidasCom poucos contatos recorrentes, ajustar FAQ e macros do help desk custa menos que o projeto de chatbot.
  • Custo por conversa sem orçamentoPicos de atendimento exigem limite de consumo, cache e roteamento de modelo definidos antes de escalar.

Arquitetura RAG com critério

Busca, citação, integrações e observabilidade entram quando resolvem um gargalo real do atendimento ao cliente.

Retrieval com citação

Busca semântica na base de conhecimento, com a fonte e o trecho consultado devolvidos junto da resposta.

Canais e sistemas

Site, app, portal e WhatsApp conectados por API e webhooks, com consulta a pedido, contrato e chamado.

Operação do chatbot

Logs de conversa, evals por assunto, painel de custo por conversa e testes de regressão a cada mudança.

RAG com citação de fonte
Quando a resposta ao cliente precisa vir de manual, política ou contrato, com a referência visível na conversa.
Busca híbrida com reranking
Quando a base é grande e a busca semântica sozinha traz o trecho errado para o contexto da resposta.
Consulta por API
Quando a resposta depende do dado daquele cliente, como pedido, fatura, contrato ou chamado em aberto.
Fluxo guiado com IA
Quando parte do atendimento segue roteiro fixo de menu e a IA entra apenas nas perguntas abertas.
Sugestão ao atendente
Quando o tema é sensível ou contratual e a resposta precisa de revisão humana antes de chegar ao cliente.
Transbordo com contexto
Quando há reclamação, risco ou baixa confiança na resposta, e a conversa vai ao atendente com o histórico.
LLMOps do canal
Quando o chatbot já responde clientes em produção e precisa de evals por assunto, custo por conversa e revisão da base.

Por que a X-Apps

Produto, engenharia e operação trabalham juntos para reduzir risco e acelerar entrega.

Escopo orientado a negócio

Escopo orientado a negócio

Antes de montar o squad, alinhamos problema, métrica, risco, integração e critério de sucesso.

Integração com sistemas existentes

Integração com sistemas existentes

A solução precisa conversar com o que a empresa já usa: CRM, ERP, APIs, bancos, filas e documentos.

Governança para produção

Governança para produção

Logs, permissões, auditoria, custo, qualidade, testes e aprovação humana entram no desenho desde o início.

Squad sênior para evoluir

Squad sênior para evoluir

Discovery, arquitetura, desenvolvimento, QA, DevOps e produto trabalham com backlog e ciclos curtos.

Provedor parceiro e aconselhado pelo Gartner.

Produto, engenharia e execução sob demanda para projetos corporativos com governança.

Gartner

Leituras úteis

Materiais para quem quer avaliar arquitetura, segurança e operação antes de decidir.

Agentes de IA + MCP

Playbook técnico para acelerar entregas sem perder padrão, validação e governança.

LLMOps em produção

Métricas, logs e evals para operar IA generativa com previsibilidade.

RAG com segurança

Como evitar vazamento de dados em chatbots, buscadores e bases internas com IA.

Prompt injection

Como proteger chatbots e agentes sem travar a experiência do usuário.

Dúvidas antes de conversar

A X-Apps desenvolve chatbot RAG para atendimento a clientes?

Sim. Desenvolvemos o chatbot sob medida, conectado à base de conhecimento e aos canais da empresa, como site, app, portal e WhatsApp, com citação de fonte, escopo de temas controlado, logs e métricas de resolução.

Qual a diferença entre chatbot de fluxo e chatbot RAG?

O chatbot de fluxo segue um roteiro fixo de menus e botões. O chatbot RAG busca a resposta na base de conhecimento antes de responder e cita a fonte. Quando o documento muda, a resposta acompanha, sem reprogramar o fluxo.

O chatbot pode responder errado para o cliente?

O risco existe e é tratado no desenho: base curada, citação obrigatória de fonte, escopo de temas fechado, evals por assunto e transferência ao atendente quando a confiança fica baixa. Temas sensíveis passam por revisão humana antes de sair.

Preciso trocar meu help desk ou meu site para colocar o chatbot?

Não. Integramos por API e webhooks a ferramentas como Zendesk, Freshdesk e Movidesk, ao e-commerce e ao portal que a empresa já usa, mantendo o ticket como registro central do atendimento.

Como funciona a transferência para o atendente humano?

Definimos gatilhos por assunto, confiança da resposta e criticidade do cliente. O atendente recebe o resumo da conversa, as fontes consultadas e o motivo do contato, e o desvio para humano vira métrica acompanhada desde o piloto.

Como vocês tratam LGPD nas conversas com clientes?

Minimizamos os dados enviados ao modelo, mascaramos informação pessoal, aplicamos regra de retenção ao histórico e registramos logs para auditoria. O acesso à base de conhecimento respeita permissões por fonte.

Como medimos a redução de tickets?

Definimos as métricas antes do piloto: resolução sem intervenção humana, volume desviado da fila, tempo de primeira resposta, CSAT, reabertura e custo por conversa, comparados com a linha de base do canal.

Vamos desenhar o chatbot dos seus clientes

Traga os canais de atendimento, a base de conhecimento disponível e as dúvidas mais frequentes dos clientes. A X-Apps retorna com o recorte de piloto e os critérios de aceite.