Integrações de IA por API: RAG, agentes e arquitetura empresarial

O verdadeiro valor dos projetos empresariais de IA depende não apenas da potência do modelo, mas da segurança e do controlo com que funciona com os sistemas existentes da empresa. Uma aplicação de IA desligada do CRM, ERP, comércio eletrónico, apoio, gestão documental e fontes de dados pode rapidamente tornar-se um silo de dados separado.

As integrações de IA por API permitem ligar de forma controlada as camadas de LLM, RAG, agentes de IA e automatização aos sistemas empresariais existentes.

O que é a integração de IA por API?

Utiliza interfaces API definidas para permitir que uma aplicação de IA obtenha dados de sistemas externos ou execute operações controladas.

Exemplos de ligações:

• CRM,
• ERP,
• catálogo de produtos,
• sistema de existências,
• infraestrutura de gestão de tickets,
• documentos empresariais,
• Sistemas de análise.

Separe as camadas de modelo, dados e ferramentas

Numa arquitetura sólida, o LLM não acede diretamente a todos os sistemas.

As camadas podem ser separadas da seguinte forma:

1. utilizador ou aplicação,
2. camada de orquestração de IA,
3. autorização e políticas,
4. camada de API ou ferramentas,
5. Fontes de dados corporativas.

Quando a RAG é usada?

A geração aumentada por recuperação (RAG) pode ser utilizada quando o modelo precisa de responder com base em informação atual e verificada da organização.

Uma base de conhecimento selecionada pode incluir, por exemplo:

• documentação do produto,
• procedimentos,
• Centro de Ajuda,
• Modelos de contrato,
• documentação técnica.

Estes elementos podem formar uma base de conhecimento selecionada.

RAG e API não são a mesma coisa

A RAG centra-se sobretudo na recuperação de informação. Uma API pode ler dados em tempo real ou executar operações num sistema.

A pergunta «Qual é a nossa política de envio?» pode ser respondida por RAG; «Onde está a minha encomenda?» através de uma API de encomendas segura.

Quando é necessário um agente de IA?

O agente pode usar mais de uma ferramenta para alcançar um objetivo, em vez de produzir apenas uma resposta.

Por exemplo:

1. classifica o pedido do cliente,
2. verifica o registo no CRM,
3. consulta a API de encomendas,
4. encontra o procedimento adequado na base de conhecimento,
5. prepara uma proposta de ação.

Limite as permissões do agente

Dar a um agente de IA permissões de administrador em todos os sistemas é um risco grave de segurança.

Defina para cada ferramenta:

• as operações permitidas,
• os dados acessíveis,
• os limites de frequência,
• as ações que exigem aprovação,
• os registos de auditoria.

Estes elementos devem ser definidos para cada ferramenta.

Autenticação e Autorização

A identidade do utilizador no sistema deve ser preservada na camada de IA.

Por exemplo, um cliente deve ver apenas as suas encomendas e um trabalhador deve aceder apenas aos dados permitidos pela sua função.

Utilização do Portal da API

Com várias aplicações e serviços de IA, a autenticação, os limites de frequência, os registos e os controlos de políticas podem ser geridos por um gateway de API central.

Saída estruturada

Enviar resultados do modelo para outros sistemas num formato JSON ou esquema definido, em vez de texto livre, pode melhorar a fiabilidade da automatização.

Esta saída também deve ser verificada pela aplicação.

Distinga alucinações de resultados das ferramentas

A previsão produzida pelo modelo e os dados reais verificados da API não são a mesma coisa.

A interface do utilizador e a arquitetura do sistema devem manter essa distinção.

Observabilidade

Não é suficiente ver apenas HTTP 200 na integração de AI.

Podem monitorizar-se:

• latência,
• custo de tokens,
• número de chamadas às ferramentas,
• chamadas API falhadas,
• taxa de recurso a soluções alternativas,
• taxa de encaminhamento para humanos,
• feedback sobre respostas incorretas.

Controlo de versões de prompts e modelos

Os resultados podem mudar quando o modelo ou o prompt de sistema muda. É, por isso, útil controlar as versões das alterações aos prompts, modelos e esquemas de ferramentas.

Dados pessoais e sensíveis

Nem todos os dados devem ser enviados ao modelo. Para dados pessoais e comercialmente sensíveis, devem avaliar-se a minimização, o mascaramento, as condições do fornecedor e as obrigações KVKK/RGPD aplicáveis.

Conceção de soluções alternativas

A operação principal não deve parar totalmente se o fornecedor de IA ou a integração ficar temporariamente indisponível.

Nos processos críticos, pode planear-se a passagem para uma alternativa clássica baseada em regras ou para apoio humano.

Como começar um PoC?

Na integração empresarial de IA, é mais adequado começar por um único caso de utilização do que reunir todos os sistemas num projeto.

Por exemplo, comece por um assistente de apoio baseado em documentação de produtos ou pela classificação de tickets com enriquecimento do CRM.

A abordagem B10

A B10 Digital Agency concebe projetos de IA como sistemas empresariais integrados na arquitetura de dados e software da empresa, em vez de chatbots isolados.

• Inteligência Artificial & Soluções de Automatização
• Integrações de API e Sistema
• Software à medida e aplicações móveis

Conclusão

O sucesso da arquitetura empresarial de IA exige mais do que escolher o modelo certo. Conceber em conjunto fontes de dados, permissões de API, RAG, ferramentas dos agentes, observabilidade e controlo humano torna a IA uma parte fiável do ecossistema digital existente.