RubIA Core

Uma visão completa do motor que coloca IA em operação

Conheça como o RubIA Core organiza modelos, conhecimento, regras, integrações e controle para criar uma solução independente ou incorporar IA a sistemas, produtos e operações existentes.

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Formas de uso

O motor se adapta ao projeto que precisa entrar em operação

Não é necessário começar por uma infraestrutura completa. O RubIA Core pode atender desde uma necessidade específica até um ambiente privado conectado a vários sistemas.

Começar por uma necessidade

Solução de IA gerenciada

Uma aplicação, assistente ou rotina é entregue como serviço, sem exigir que o cliente mantenha a infraestrutura do Core.

Aproveitar o que já existe

IA integrada ao sistema

O produto ou processo continua responsável pela experiência e pelos registros; o RubIA Core fornece as capacidades de IA por API e tools.

Operar em ambiente dedicado

Infraestrutura privada

O RubIA Core é implantado em um ambiente próprio, com painel, API, conhecimento, integrações e operação gerenciada.

Independente de provedor

Integre uma vez. Escolha o modelo conforme o projeto.

Seu sistema se conecta ao RubIA Core por uma interface comum. O Core adapta a comunicação com diferentes modelos e provedores, sem exigir uma nova integração para cada um deles.

Origem

Seu sistema ou produto

Interface comum

RubIA Core

Destinos

Nuvem ou modelos locais

Troque sem reconstruir: A aplicação mantém a integração mesmo quando o modelo muda.
Combine provedores: Cada necessidade pode usar o modelo mais adequado ao seu papel.
Nuvem e ambiente privado: O projeto pode reunir serviços externos e modelos locais.

O que seu sistema, produto ou operação precisa resolver com IA?

Se uma destas situações já faz parte da rotina, o RubIA Core ajuda a resolvê-la dentro do sistema, produto ou operação que já existe.

Encontrar respostas nos próprios dados

Consulte cláusulas, políticas, cadastros ou decisões sem percorrer sistemas e materiais espalhados.

O motor consulta documentos e registros sem perder o vínculo com a fonte original.

Conectar IA aos sistemas que já existem

Leve IA à operação sem substituir o sistema nem abrir acesso irrestrito.

As APIs viram ferramentas controladas. A IA consulta ou executa apenas o que foi autorizado, e as credenciais nunca chegam ao modelo.

Executar tarefas com controle

Automatize etapas sem perder controle sobre o que será executado.

Antes de executar uma ação, a IA segue as regras definidas e pede aprovação quando necessário. Tudo fica registrado.

Explorar todas as capacidades

Conhecimento sob controle

Documentos e dados viram uma base reutilizável, consultável por diferentes modelos e integrada aos sistemas, produtos ou operações que já existem.

Revise o conteúdo antes de colocá-lo em uso

O RubIA Core prepara os documentos e mostra os trechos antes da incorporação. Depois, cada resposta preserva o vínculo com o conteúdo recuperado.

O mesmo conhecimento atende diferentes agentes e providers, sem ser reconstruído para cada modelo.

Base independente do modelo: O conteúdo continua disponível quando o modelo ou o agente muda.
Busca adequada ao caso: A recuperação pode ser vetorial, textual ou híbrida. Filtros e fontes continuam disponíveis.
Embeddings flexíveis: O embedder pode usar um provider diferente do modelo generativo.

Infraestrutura privada

Uma implantação dedicada ao projeto

O RubIA Core opera em um ambiente privado e gerenciado. Nesse mesmo ambiente ficam os agentes, os dados da operação, o conhecimento e as integrações de que o projeto precisa.

Ambiente dedicado

Cada projeto recebe uma implantação própria, isolada das demais implantações.

Dados sob controle

O projeto define onde ficam o histórico e o conhecimento. As configurações seguem a mesma arquitetura.

Providers desacoplados

O sistema integra uma única API, e o RubIA Core gerencia a conexão com os providers compatíveis.

Operação gerenciada

A implantação inclui provisionamento e monitoramento do ambiente, além de manutenção e atualizações.

Opção de implantação

Modelos locais para projetos que exigem maior controle

A execução local é indicada quando os dados não podem sair do ambiente ou quando o uso constante exige maior previsibilidade de custo do que uma API externa oferece.

Geração e embeddings

O projeto pode usar modelos diferentes para gerar texto e criar embeddings.

Dados no ambiente do projeto

Entradas e representações podem ser processadas sem depender de uma API externa.

Custo mais previsível

Não há cobrança variável de API por token nas execuções locais.

Escolha por finalidade

O modelo e seu tamanho são escolhidos conforme a tarefa e o idioma, dentro dos limites de memória e latência do projeto.

O que pode entrar em operação

Exemplos de como a IA pode entrar no produto, no painel interno ou na rotina que já faz parte do seu contexto.

Ver possibilidades de uso

Menos tempo procurando

Consulta unificada da operação

Uma pergunta reúne informações de diferentes módulos e leva a equipe até os registros que sustentam a resposta.

Menos trabalho manual

Documentos classificados na entrada

O motor prepara e classifica cada arquivo pelos critérios do projeto antes de enviá-lo à próxima etapa.

Decisões comerciais mais consistentes

Produtos e políticas no momento da decisão

A equipe compara opções sem abrir outro material. Preços e políticas ficam disponíveis no momento da decisão, junto com os critérios aplicados.

Rotinas sem troca de tela

Ações autorizadas no sistema

O RubIA Core consulta e executa tarefas nos sistemas conectados sem sair das regras de acesso. Cada ação fica registrada.

Camada de operação

Gestão visual e API fazem parte do RubIA Core

O painel administra conhecimento, agentes, skills, MCP Servers e a operação do ambiente. A API integra busca, classificação e contexto ao sistema do cliente.

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Nesta página

Visão geral

01 · Visão geral

Uma camada comum entre a IA e o sistema ou produto

O RubIA Core centraliza as partes que normalmente ficam espalhadas entre integrações isoladas: modelos, agentes, conhecimento, instruções, ferramentas, sessões, segurança e acompanhamento operacional.

Entender: Interpreta solicitações com o contexto do projeto.
Encontrar: Recupera conhecimento e preserva a origem da informação.
Executar: Aciona APIs, tools e MCP dentro de limites definidos.
Controlar: Aplica regras, aprovações e contexto de acesso.
Acompanhar: Registra uso, custos, falhas e resultados.
Evoluir: Permite trocar, comparar e ampliar capacidades.

O motor pode sustentar uma solução gerenciada, integrar-se por API ou operar em uma implantação privada. Em todos os formatos, a contratação entrega a capacidade em operação; o código-fonte não é transferido.

02 · Inteligência

Agentes e times preparados para cada tarefa

Cada aplicação recebe uma configuração própria de modelo, comportamento, conhecimento e recursos. O motor mantém essa composição organizada para que a IA trabalhe de acordo com o caso real.

O projeto pode evoluir a estratégia de IA sem prender toda a operação a uma única escolha.

Uma integração para diferentes serviços de IA: A mesma integração pode acessar modelos da OpenAI, do Google, da Anthropic, modelos locais e gateways compatíveis. O RubIA Core cuida das diferenças entre esses serviços.
Credenciais por execução: Chaves dos providers podem acompanhar somente a solicitação que precisa delas, sem serem incorporadas ao cadastro do agente.
LLM e embedder independentes: O modelo generativo e a base de conhecimento podem usar providers diferentes, preservando a identidade do embedder utilizado na indexação.
Perfis de configuração por modelo: Cada modelo recebe opções prontas e compatíveis de precisão, equilíbrio, criatividade ou nível de raciocínio, conforme o recurso que oferece.
Times de agentes especializados: Um agente líder pode coordenar especialistas com modelos, conhecimento, tools e regras próprios, consolidando a resposta para o sistema.
Troca sem reconstrução: O sistema consumidor permanece integrado ao motor, mesmo quando a escolha de modelo muda.
Catálogo de compatibilidade: O RubIA Core identifica quais modelos aceitam tools, formatos estruturados, embeddings e outros recursos antes da configuração.
Modelos ajustados ao projeto: Modelos compatíveis resultantes de um serviço de fine-tuning podem ser disponibilizados ao RubIA Core para agentes, comparações, evals e operação gerenciada.

03 · Conhecimento

Conhecimento reutilizável para produtos e operações

Documentos e registros deixam de ser conteúdo isolado e passam a formar bases consultáveis por diferentes agentes, modelos e aplicações.

O mesmo conhecimento pode atender diferentes experiências sem ser preparado novamente para cada modelo.

Preparação de conteúdo: Arquivos são processados, organizados e divididos em trechos adequados antes da indexação.
Revisão antes de publicar: O conteúdo preparado pode ser conferido e ajustado antes de entrar na base de conhecimento.
Fontes preservadas: As respostas podem manter o vínculo com o documento e o registro que sustentam a informação.
Base própria ou nativa: O projeto pode usar a base do RubIA Core ou recursos de File Search oferecidos por providers compatíveis.

04 · Conhecimento

Governança antes e depois da indexação

O conteúdo não precisa entrar na base como uma caixa-preta. A equipe pode revisar o material preparado, corrigir trechos e administrar o ciclo de vida de cada documento.

Conhecimento confiável começa com controle sobre o que realmente foi publicado.

Preview sem publicar: Arquivos e documentos podem ser processados para revisão antes de gerar embeddings ou alterar a base ativa.
Edição por trecho: Cada parte preparada pode ser ajustada, restaurada ou removida antes da confirmação da ingestão.
Metadados atualizáveis: Classificações e informações auxiliares podem ser corrigidas sem refazer toda a indexação.
Remoção controlada: Um documento específico pode ser retirado sem apagar a base de conhecimento completa.
Acompanhamento de arquivos: Em recursos nativos de File Search, o estado de processamento de cada arquivo pode ser consultado.
Bases reutilizáveis: Uma base existente pode ser vinculada a diferentes agentes sem duplicar o conteúdo armazenado.

05 · Conhecimento

Busca e classificação que encontram o que importa

O motor combina diferentes formas de recuperação e classificação para localizar informações, reconhecer intenções e reduzir resultados fora de contexto.

A resposta começa pela informação certa e a execução começa pela intenção certa.

Busca semântica: Encontra conteúdo relacionado ao significado da solicitação, mesmo quando as palavras são diferentes.
Busca textual ou híbrida: Termos exatos e similaridade podem trabalhar juntos conforme a natureza dos dados.
Multi-query RAG: Quando ativado, mantém a pergunta original, cria variações semânticas, executa as buscas em paralelo e combina os rankings por RRF, sem repetir os mesmos trechos.
Busca nativa na web: Modelos compatíveis podem consultar informações atuais na web. O RubIA Core ativa a busca pelo mesmo contrato e preserva consultas e fontes no retorno.
Filtros de contexto: Metadados, tenant e regras de acesso do sistema delimitam o universo consultado.
A ferramenta certa para cada pedido: O RubIA Core entende o que a pessoa precisa e prioriza as ferramentas mais relacionadas à solicitação.

06 · Conhecimento

Contexto de negócio sem espalhar regras pelo código

Produtos, definições da operação, informações públicas de sites, perguntas frequentes e dados da execução podem ser organizados separadamente e combinados somente quando forem necessários.

O modelo recebe o contexto de que precisa, no momento em que precisa.

Contexto do produto e da operação: Termos, políticas e informações próprias da operação ajudam o agente a interpretar cada solicitação.
Produtos e serviços: Características comerciais e operacionais ficam disponíveis para respostas e decisões contextualizadas.
Perguntas frequentes: Respostas validadas podem ser reutilizadas sem depender de uma nova redação do modelo.
Contexto da execução: Dados enviados pelo sistema complementam a tarefa sem se tornar conhecimento permanente.
Informações públicas de sites: Nome, descrição, contatos, políticas, horários e dados estruturados podem ser extraídos da página informada.
Enriquecimento opcional: Quando autorizado, a IA pode revisar e normalizar os dados coletados antes de incorporá-los ao contexto do projeto.

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07 · Execução

Instruções e skills organizadas como capacidades

Comportamentos recorrentes deixam de depender de prompts improvisados. Regras, instruções e competências podem ser mantidas como partes reutilizáveis da aplicação.

O comportamento da IA evolui sem transformar cada mudança em uma alteração espalhada pelo sistema.

Instruções modulares: Regras gerais e específicas são combinadas de forma previsível para cada agente.
Skills reutilizáveis: Capacidades especializadas podem ser compartilhadas entre diferentes casos de uso.
Ativação controlada: A aplicação define o que fica disponível, a ordem de aplicação e o contexto de uso.
Manutenção central: Uma regra pode ser atualizada em um ponto e reaproveitada em diferentes experiências.

08 · Execução

APIs transformadas em ações controladas

Conectores disponibilizam somente as operações necessárias de uma API. O agente recebe uma ferramenta clara, enquanto autenticação e detalhes sensíveis permanecem fora do modelo.

A IA consulta e aciona o que foi autorizado, sem precisar conhecer toda a estrutura da API.

Operações sob medida: Consultas e alterações específicas podem ser expostas sem entregar acesso amplo ao sistema conectado.
Autenticação pronta: APIs sem autenticação, API keys, OAuth 2.0 Client Credentials e Refresh Token usam o mesmo fluxo, com obtenção e renovação automáticas e reutilização temporária do token quando necessário.
Dados de entrada definidos: Cada operação informa os campos esperados, sua origem e as validações necessárias.
Execução observável: Resultado, erro, tempo e contexto da chamada podem fazer parte do registro operacional.
Menos opções desnecessárias: Se alguém pergunta “Onde está meu pedido?”, o agente pode receber as ferramentas de consulta e rastreamento sem carregar todo o catálogo disponível.
Composição de ações: Modelos compatíveis podem combinar diferentes tools na mesma execução, inclusive em paralelo quando o caso permitir.

09 · Execução

Ferramentas conectadas por MCP

O RubIA Core também integra servidores MCP para incorporar ferramentas externas ao mesmo ambiente de agentes, regras e observabilidade.

Integrações diferentes chegam ao agente por uma experiência operacional consistente.

Recursos existentes: Servidores MCP já disponíveis podem ser conectados sem recriar cada ferramenta dentro do motor.
Ferramentas na medida da execução: O Core pode expor as ferramentas autorizadas diretamente, selecionar as mais relevantes para o pedido ou descobrir capacidades progressivamente em catálogos maiores.
Composição com outras fontes: MCP, conectores de API, tools próprias e conhecimento podem participar da mesma execução.
Evolução independente: Novas capacidades podem ser adicionadas sem alterar o contrato principal com o sistema consumidor.

10 · Execução

Controle antes, durante e depois da execução

A autonomia é configurada conforme o risco. A aplicação pode limitar operações, exigir dados adicionais ou pedir aprovação humana antes de seguir.

Mais autonomia onde faz sentido e mais controle onde o impacto exige.

Guardrails: Regras de segurança e comportamento delimitam o que o agente pode produzir ou executar.
Aprovação humana: Ações sensíveis podem aguardar confirmação antes de chegar ao sistema conectado.
Dados obrigatórios: A execução pode ser interrompida para solicitar informações que ainda estejam faltando.
Regras do sistema: Tenant, contexto do usuário e políticas da aplicação continuam orientando o acesso efetivo.

11 · Execução

Validação e resiliência antes de chegar à operação

Conexões, credenciais e definições podem ser verificadas antes do uso real. Durante a execução, limites de tempo e estratégias de recuperação reduzem falhas silenciosas.

A integração pode ser verificada antes de receber uma tarefa crítica.

Tools validadas sem executar: A estrutura de uma ferramenta pode passar por uma verificação completa antes de ser cadastrada.
MCP testado antes do vínculo: A conectividade e a configuração do servidor podem ser avaliadas sem disponibilizá-lo ao agente.
Credenciais verificadas: Chaves fornecidas pelo projeto podem ser testadas diretamente no provider antes de entrar em produção.
Compatibilidade confirmada: O catálogo indica quais modelos suportam cada combinação de tools, formatos estruturados e recursos.
Tempo e cache controlados: Tools e conexões recebem limites de resposta, enquanto resultados seguros podem ser reutilizados por um período definido.
Disponibilidade monitorada: Verificações de saúde e prontidão ajudam a identificar se o motor e suas dependências estão preparados para receber trabalho.
Continuidade entre providers: Após tentativas controladas, falhas transitórias podem acionar uma cadeia configurada de modelos compatíveis, inclusive em outro provider.
Falhas identificadas: Timeouts, erros de conexão, respostas inválidas e as trocas de provider ou modelo permanecem registrados para diagnóstico e correção.

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12 · Experiência

Continuidade com memória na medida certa

Solicitações relacionadas podem manter continuidade sem obrigar toda execução a carregar um histórico permanente.

Cada processo usa apenas o nível de continuidade que realmente precisa.

Sessões identificadas: O sistema mantém o vínculo entre entradas, usuário, contexto e execução quando há continuidade.
Perfis de memória e histórico: Configurações prontas permitem escolher entre execução isolada, histórico recente, conversa longa, resumo de sessão, fatos automáticos ou memória persistente.
Resumos de sessão: Históricos extensos podem ser condensados para preservar o que importa com menos contexto.
Execução sem estado: Tarefas independentes também podem ser processadas sem memória ou histórico.

13 · Experiência

Texto, arquivos, imagens e áudio no mesmo ponto de entrada

Processos internos podem combinar diferentes tipos de conteúdo conforme o modelo e o projeto, mantendo o sistema integrado a uma única camada.

Esses recursos atendem sistemas e operações internas. Chatbots de atendimento e canais de mensageria permanecem fora do escopo.

Anexos multimodais: Imagens e arquivos podem acompanhar a solicitação quando o modelo escolhido oferece esse suporte.
Transcrição de áudio: Registros de áudio podem ser convertidos em texto para análise, classificação ou uso em rotinas internas.
Voz pronta ou personalizada: Respostas podem usar as vozes disponíveis nos providers. Com a ElevenLabs, o projeto também pode usar uma voz própria já criada e autorizada em sua conta.
Provider de áudio independente: OpenAI, Gemini, xAI e ElevenLabs podem realizar transcrição ou geração de voz, mesmo quando o modelo principal utiliza outro provider.

14 · Experiência

Respostas prontas para o sistema consumir

Nem toda resposta precisa ser um texto livre. O RubIA Core pode exigir formatos definidos para que o resultado entre em telas, rotinas e registros com menos interpretação adicional.

A saída da IA se adapta ao contrato do produto, e não o contrário.

Formato esperado: A aplicação descreve os campos que precisa receber ao final da execução.
Validação de estrutura: Modelos compatíveis podem seguir esquemas mais rigorosos para reduzir respostas inconsistentes.
Uso em automações: Classificações, extrações e decisões retornam em uma forma adequada ao próximo passo do sistema.
Texto quando necessário: Casos que não exigem uma estrutura rígida continuam livres para entregar uma resposta em texto.
Respostas em tempo real: Quando a experiência pede retorno progressivo, o motor transmite conteúdo, uso de ferramentas e estados da execução por uma conexão contínua.

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15 · Gestão

Visibilidade de uso, custo e falhas

Cada execução pode gerar um registro operacional com informações suficientes para entender o que aconteceu. O ambiente também pode integrar alertas de exceções e rastreamento distribuído à stack de observabilidade do projeto.

A IA deixa de ser uma caixa-preta e passa a fazer parte da operação observável do sistema.

Histórico de execuções: Solicitações, respostas, status e eventos relevantes ficam disponíveis para análise.
Consumo e custos: Tokens, modelos, embeddings e custos ficam registrados com os valores aplicados no momento de cada execução.
Tempo e erros: Latência, tentativas e falhas tornam problemas mais fáceis de localizar e comparar.
Exceções no Sentry: Falhas inesperadas da API podem gerar alertas separados por ambiente e versão, com credenciais, corpos e outros dados sensíveis filtrados.
OpenTelemetry e logs correlacionados: Requisições, modelos, buscas, ingestões, tools e conectores podem emitir traces por OTLP, enquanto logs estruturados recebem IDs de trace e span para correlação.
Tools selecionadas: A equipe consegue verificar quais ferramentas participaram e como cada chamada terminou.
Relatórios segmentados: O consumo pode ser acompanhado por time, participante, cliente, usuário, agente, sessão, provider, modelo ou período.
Custos históricos preservados: Mudanças futuras de preço não alteram retroativamente o valor registrado nas execuções anteriores.

16 · Gestão

A mesma tarefa, diferentes modelos lado a lado

O mesmo agente pode executar uma solicitação em dois a quatro modelos, preservando instruções, contexto, conhecimento e configuração. Respostas, fontes, tools, latência, tokens e custos são apresentados no mesmo comparativo.

O comparativo ajuda a selecionar candidatos; evals e testes A/B confirmam a escolha em mais casos e no uso real.

Dois a quatro modelos: Providers, modelos e configurações diferentes podem ser comparados na mesma execução.
Contexto equivalente: Todas as variantes recebem a mesma pergunta e preservam a composição definida para o agente.
Qualidade, custo e velocidade: Respostas, tokens, custos e latência ficam lado a lado para uma leitura direta.
Tools e fontes observadas: O resultado mostra chamadas realizadas, argumentos, citações e eventuais falhas de cada variante.
Avaliação opcional: Um modelo juiz pode aplicar a mesma resposta esperada e os mesmos critérios a todas as variantes.
Execução isolada: O comparativo não altera o agente, não distribui tráfego real e não contamina histórico, sessões ou testes A/B.

17 · Gestão

Evals e evolução antes de padronizar

Suítes automatizadas e testes entre variantes verificam qualidade, segurança, consistência, custo e comportamento antes ou depois de mudanças no agente.

Mudanças deixam de depender apenas de impressão e passam por critérios repetíveis antes de avançar.

Evals automatizados: Casos reutilizáveis executam o agente real e verificam se mudanças preservam o comportamento esperado.
Verificações objetivas: Texto, expressões regulares, JSON, schemas, presença de fontes e tempo máximo podem ser validados por regras determinísticas.
Modelo juiz independente: Respostas esperadas e critérios ponderados podem avaliar precisão e qualidade com um modelo e credenciais próprios.
Tools sob controle: A suíte pode bloquear tools, permitir somente leitura, usar mocks ou executar integrações reais mediante autorização explícita.
Variantes A/B: Modelos e configurações diferentes podem receber tráfego controlado para comparação no ambiente real.
Relatório por caso: Aprovação, score, falhas, estabilidade, duração, uso e custo do agente e do modelo juiz sustentam a decisão.

18 · Gestão

Implantação privada gerenciada, sem transferência do código

Quando o projeto exige um ambiente dedicado, o RubIA Core pode operar em uma infraestrutura privada e gerenciada. A implantação inclui o painel de administração e a API que conecta o ambiente ao sistema do cliente. A contratação cobre implantação, operação e evolução, não a venda do código-fonte.

A contratação entrega uma capacidade em operação, acompanhada e evolutiva.

Projeto sob medida: Conhecimento, modelos, integrações e regras são configurados para os sistemas, produtos e objetivos do projeto.
Infraestrutura privada: O ambiente reúne o motor, a base operacional, a busca vetorial e a conexão aos providers escolhidos para o projeto.
Painel e API incluídos: O painel reúne a gestão do conhecimento e da operação. A API conecta as capacidades publicadas ao produto ou sistema do cliente.
Operação recorrente: Monitoramento, manutenção e evolução preservam o funcionamento depois da entrega inicial.
Integração preservada: A implantação incorpora IA ao que já existe sem precisar substituir todo o sistema ou produto.

Próximo passo

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