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Prompts, documentação, datasets e bases de conhecimento otimizados para suas IAs entregarem respostas melhores.
Conteúdo ruim gera respostas genéricas, erros e alucinações. Conteúdo estruturado, contextualizado e testado transforma a mesma ferramenta em um ativo que resolve de verdade.
Criamos material pensado para modelos como GPT, Claude e Gemini: prompts estratégicos, bases para RAG, documentação clara e datasets prontos para uso.
Para aparecer nas recomendações de assistentes (ChatGPT, Gemini etc.), combine com otimização GEO — conteúdo interno + visibilidade externa.
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É conteúdo produzido para que modelos de IA processem, recuperem e usem com precisão — não apenas texto bonito para humanos.
Estrutura clara, contexto do negócio, exemplos e formatos compatíveis com RAG, prompts e fine-tuning quando faz sentido.
Prompts testados: few-shot, chain-of-thought, papéis (role) e instruções para máximo desempenho no seu caso de uso.
Docs em Markdown/JSON otimizadas para RAG — chunks, metadados e hierarquia que o modelo entende.
Dados validados e estruturados, prontos para fine-tuning ou avaliação de qualidade.
Base de conhecimento do seu negócio: produtos, políticas, FAQ e processos em formato recuperável.
Pares pergunta-resposta e exemplos para especializar o comportamento da IA no seu domínio.
Instruções de sistema que definem tom, limites, escalação e o que a IA pode ou não fazer.
Entendemos sua IA, objetivos, público, casos de uso e o que “boa resposta” significa para você.
Organizamos conteúdo em JSON, Markdown, datasets e prompts versionados e documentados.
Validamos prompts e recuperação (RAG) com a IA real — ajustamos até a qualidade acordada.
Handoff completo + suporte para atualizar base conforme produto e políticas mudam.
Pacotes sob medida conforme escala do projeto. Valores de referência abaixo — orçamento final após briefing.
| Tipo de projeto | Investimento | O que inclui |
|---|---|---|
| Prompt workshop | R$ 3.000 – R$ 5.000 | 5–10 prompts testados, documentação, 1–2 semanas |
| Knowledge base pequena | R$ 5.000 – R$ 10.000 | Até 50 docs estruturados, ~500 Q&As, pronto para RAG |
| Knowledge base grande | R$ 15.000 – R$ 30.000 | 100+ docs, 2.000+ Q&As, hierarquia, tags e embeddings |
| Fine-tuning dataset | R$ 8.000 – R$ 15.000 | 1.000–5.000 pares Q&A validados e testados |
| Projeto completo | A partir de R$ 25.000 | Prompts + KB + fine-tuning + suporte 3 meses |
Observação: Projetos enterprise ou integrações complexas são orçados à parte. Oferecemos desconto para contratos acima de 12 meses em manutenção e atualização de base. Veja também .
Exemplo ilustrativo de knowledge base + prompts — resultados variam conforme produto e volume de tickets.
Situação inicial: Empresa gastava alto com suporte humano. Tinha chatbot, mas respostas genéricas e baixa satisfação (2,1/5).
Problemas: IA sem contexto do produto, alucinações, base bagunçada, prompts não testados.
O que fizemos:
Resultados em 2 meses: satisfação 2,1 → 4,8; tempo de resposta 20 min → 2 min; custo por ticket muito menor; economia operacional significativa no suporte.
“O conteúdo bem estruturado fez toda a diferença. A IA virou um super-agente. Em dois meses recuperamos o que investimos no projeto.” — CEO da SaaS (exemplo ilustrativo)
Few-shot, chain-of-thought, JSON mode, tools — técnicas aplicadas com critério, não moda.
Bases e docs fáceis de atualizar quando o produto ou o regulamento mudam.
Cada prompt e chunk validado na IA real antes da entrega.
Você entende o que foi feito e como manter — sem caixa preta.
Mesma equipe que cuida de e — conteúdo coerente em todos os canais.
Seus dados e prompts permanecem privados e sob seu controle.
Conteúdo normal é para leitura humana. Conteúdo para IA é estruturado, contextualizado e otimizado para recuperação e instrução — modelos processam de forma diferente.
Sim, mas com teto baixo. Com prompts + base estruturada, a qualidade sobe muito e as alucinações caem — especialmente em suporte e vendas.
Pequena (~50 docs): 2–3 semanas. Grande (100+ docs): 4–8 semanas, incluindo estruturação, testes e documentação.
Sim, quando há dados suficientes e relevantes. O modelo aprende tom e contexto do negócio e tende a errar menos em fatos específicos.
Ambos — e system prompts, bases RAG e material de avaliação. O escopo define o pacote.
100% confidencial. Não usamos seus dados para treinar soluções de outros clientes.
Acurácia, taxa de resolução sem humano, satisfação, tempo de resposta e custo por atendimento — medimos baseline e evolução.
Conteúdo estratégico para máximo desempenho do seu chatbot ou assistente.
Conheça também outras soluções da PMTurbo para fortalecer sua presença digital.
