Danswer
Onyx (formerly Danswer) · Programação · Aprendizado · Chatbot
Danswer, hoje rebatizado como Onyx, é uma plataforma de busca e chat com IA de código aberto que conecta seus apps de trabalho, indexa documentos internos e responde com as fontes citadas.
Sobre Danswer
About
O que é o Danswer
O Danswer é uma plataforma de busca corporativa de código aberto que também funciona como assistente de IA para o trabalho. Ele se conecta aos aplicativos que o time já usa, junta o conteúdo em um índice único e responde perguntas em linguagem natural com trechos citados e links para o material original. A empresa mudou o nome do produto para Onyx em 2024, então a documentação, o repositório no GitHub e as versões atuais ficam sob essa marca.
O que torna a ferramenta útil é a possibilidade de conferir a resposta. Um chatbot comum tenta adivinhar a partir dos dados de treino. O Danswer primeiro busca trechos nas suas páginas do Confluence, nas threads do Slack, nos arquivos do Drive e nos tickets, e só depois entrega esse material a um modelo de linguagem para resumir. Toda resposta mostra de onde veio, e é isso que separa uma demo bonita de algo que o time de suporte usa no dia a dia.
O preço desse controle é a implantação. A busca com IA auto-hospedada exige que alguém rode Docker ou Kubernetes, conecte as fontes, escolha um provedor de modelo e mantenha o índice atualizado. Para um engenheiro não é difícil. Para o resto do time, é uma parede. Quem quer o recurso sem a manutenção pode usar a versão hospedada.
Como começar
- Suba a plataforma. O caminho mais rápido é um único comando de docker compose em um notebook ou servidor. Para instalações maiores existem manifestos de Kubernetes, e o Onyx Cloud oferece um teste hospedado sem cartão de crédito.
- Conecte as fontes. Entre no painel administrativo, escolha conectores como Slack, Google Drive, Confluence, Notion ou Jira, autorize o acesso e defina quais espaços ou canais serão indexados.
- Escolha um modelo. Aponte o Danswer para OpenAI, Anthropic, Gemini ou um modelo local via Ollama, e cole a chave de API ou o endpoint.
- Faça perguntas. Use a busca interna quando quiser uma lista de documentos, ou a tela de chat quando quiser uma resposta escrita com citações.
- Leve para o time. Convide usuários, defina papéis de administrador ou básico e instale a integração com o Slack para as pessoas perguntarem sem abrir outra aba.
Informações do produto
Uma visão rápida dos preços, das plataformas compatíveis e do desempenho de Danswer.
Ideal para
Os usuários, tarefas e cenários em que esta ferramenta se encaixa melhor.
Usuários
- Times de TI e plataforma em empresas de porte médio
- Times de suporte e sucesso do cliente
- Áreas de engenharia
Tarefas
- Responder dúvidas repetidas de RH e políticas
- Achar aquele documento que você lembra pela metade
- Integrar gente nova
- Montar um primeiro rascunho com fontes
Cenários
- Uma empresa com conhecimento espalhado entre Drive, Slack e Confluence
- Um time regulado que não pode mandar documentos internos para a nuvem de um fornecedor
- Uma empresa de 50 a 500 pessoas que quer uma busca no estilo Glean sem a conta dela
Principais recursos
Busca híbrida com mais de 40 conectores
O Danswer indexa as fontes com busca por palavra-chave e por vetores, e depois combina os dois resultados. A correspondência exata importa quando alguém procura um código de erro ou o número de um ticket. A correspondência por significado cobre o caso em que a frase muda mas o assunto é o mesmo. Os conectores oficiais cobrem Slack, Google Drive, Confluence, Notion, Jira, GitHub, Salesforce, SharePoint e dezenas de outros, então a busca no conhecimento da empresa começa pelas ferramentas que você já paga.
Chat com fontes citadas
Toda resposta vem com trechos citados e links para os documentos que a sustentam. Dá para abrir a fonte, ler o contexto e julgar se o modelo resumiu direito. Essa trilha de citações é o que sustenta a ferramenta em assuntos de conformidade, onde uma resposta confiante e errada custa mais caro do que nenhuma resposta. Também é o que faz o chat de IA sobre documentos parecer menos uma caixa-preta.
Assistentes personalizados com instruções
Você cria assistentes separados, cada um com seu prompt, escopo de conhecimento e tom. Um assistente de suporte pode ficar restrito à central de ajuda e responder em passos curtos, enquanto outro de engenharia busca documentos de design e discussões de código. Como o escopo é limitado, as respostas ficam no assunto e sobra menos espaço para o modelo inventar.
Agentes com ações e plugins MCP
As versões mais recentes deixam os assistentes agir, não só responder. Você conecta servidores MCP ou plugins OpenAPI para um agente abrir um ticket, consultar um pedido ou chamar um serviço interno no meio da conversa. É a peça que transforma a busca interna em algo próximo de uma ferramenta de fluxo de trabalho, e também a que exige mais cuidado com permissões.
Implantação auto-hospedada e herança de permissões
A pilha inteira roda na sua nuvem, em servidor próprio ou em ambiente isolado sem saída para a internet. Documentos e embeddings ficam na sua infraestrutura, e o projeto afirma não treinar com dados de clientes. A edição Enterprise adiciona sincronização de permissões, que espelha as regras de acesso do app de origem no momento da consulta: um usuário não lê no Danswer um documento que não abriria no Drive.
Busca na web, pesquisa profunda e interpretador de código
Além dos documentos internos, os assistentes pesquisam na web, conduzem uma investigação que lê e compara páginas e executam Python para cálculos ou checagens de dados. Essas ferramentas cobrem as perguntas que dependem de algo fora da empresa e evitam que você troque de aba no meio da tarefa.
Prós e contras
Prós
- A edição comunitária tem licença MIT e roda de graça na sua infraestrutura, então dá para testar o produto inteiro em um servidor antes de falar com o time comercial.
- A cobertura de conectores é ampla, com mais de 40 aplicativos documentados, e criar um conector próprio é viável para um time com experiência em Python.
- As citações em cada resposta tornam a saída verificável, e essa é a principal razão para um time confiar mais nela do que em um chatbot genérico.
- A escolha de modelo continua aberta. Dá para usar GPT, Claude, Gemini ou um modelo local, e trocar quando preço ou qualidade mudarem.
- Existe a opção hospedada, então um time que não quer operar infraestrutura usa o mesmo produto sem montar nada.
Contras
- Auto-hospedar dá trabalho real de operação. Docker ou Kubernetes, atualizações, backups e o índice Vespa ficam com você, e isso consome meio período de alguém.
- Sincronização de permissões, SSO e auditoria ficam no plano Enterprise. No nível gratuito você tem papéis básicos em vez de permissões espelhadas, o que elimina a opção para alguns times regulados.
- Acervos grandes levam tempo e disco para indexar, e a primeira sincronização de um Drive ou Confluence volumoso pode rodar por horas até a busca ficar completa.
- A troca de nome de Danswer para Onyx cria atrito. Threads de suporte, posts de blog e instruções de download estão divididos entre dois nomes, então de vez em quando você cai em uma página desatualizada.
Perguntas frequentes
Sim. A empresa rebatizou o produto de Danswer para Onyx em 2024. O código, a documentação e as versões agora estão sob o nome Onyx no GitHub e em onyx.app, embora nomes de pacote e imagens Docker antigas ainda apareçam em guias anteriores.
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Alternativas a Danswer
Base Code
Base44 (Wix) · Programação · ProdutividadeO Base Code é um ambiente de desenvolvimento em nuvem compartilhado da Base44. O time descreve mudanças em um repositório do GitHub pelo chat, confere tudo na prévia e envia o resultado como pull request.
Google EmbeddingGemma 2
Google DeepMind · Escrita · Imagem · ProgramaçãoGoogle EmbeddingGemma 2 é um modelo aberto de 740 milhões de parâmetros que transforma texto, código, imagens, áudio e quadros de vídeo em vetores de um único espaço de 768 dimensões, rodando em celulares e notebooks.
GitGlow
GitGlow · Programação · ProdutividadeO GitGlow é um cliente Git de desktop que coloca seu código e as mudanças dos seus agentes de IA na mesma revisão, para você saber o que vai sair da máquina antes de publicar.