deepsense.ai

deepsense.ai constrói agentes que fazem um trabalho, não que batem papo. O escopo típico cobre chamadas de ferramentas, recuperação sobre conhecimento interno, barreiras de segurança e uma etapa de revisão humana nas decisões de risco. A entrega inclui o conjunto de avaliação que prova que o agente continua funcionando depois de uma troca de modelo.

ragbits é a biblioteca Python de código aberto da empresa para pipelines RAG, e mostra como o time trata recuperação. Você encontra componentes modulares para ingestão, embeddings, reordenação e geração, além de uma camada de interface para chat. Como é pública, o time do cliente pode ler o código antes de assinar qualquer coisa.

Promessas de qualidade de modelo são difíceis de conferir sem um conjunto de teste. O time monta conjuntos de avaliação para modelos de texto e de visão, define critérios de pontuação com especialistas do setor e compara resultados quando surge um modelo novo. A saída é um número que o dono do produto consegue defender numa reunião.

Os serviços de MLOps cobrem a parte sem glamour: implantação em contêineres, agendamento de GPU, monitoramento, detecção de deriva e gatilhos de retreinamento. Um caso publicado relata 96,3% de utilização média de GPU em um treinamento com 32 GPUs após ajustar o ambiente distribuído. Esse tipo de trabalho decide se o modelo cabe no orçamento.

Para times que padronizam em Claude, ChatGPT Enterprise ou Gemini, a empresa constrói servidores MCP sob medida que expõem dados e ferramentas internas a esses assistentes com permissões controladas. É o caminho prático quando um assistente comercial precisa acessar um data warehouse privado ou um sistema legado sem abrir conexão direta ao banco.

Um projeto de consultoria costuma durar de quatro a oito semanas e termina com uma decisão, não com um slide: qual caso de uso financiar, qual fornecedor escolher, quanto custa construir e quem assume internamente. A empresa também conduz workshops para que o grupo interno siga construindo depois do contrato.