EVA
Agente RAG de suporte Autonomous RAG Support Agent
Sistema de conhecimento que aprende com uso e decai com o tempo. Eliminou 76% do volume de tickets — de 25 para 6 por dia. A self-healing knowledge system that learns from interactions and deprecates stale data. Slashed daily support tickets by 76%.
EVA
25 tickets por dia chegando de 200+ Agentes Empregga. Cada resposta levava 15 minutos. O problema real não era volume — era conhecimento que apodrecida: produto evoluía, mas a base de suporte não acompanhava. Respostas contradiziam documentação antiga.
Faced 25 daily tickets from 200+ agents, each taking 15 minutes to resolve. The root cause wasn't volume, but knowledge rot—documentation lagged behind product updates, leading to contradictory answers.
Construir um sistema que respondesse tickets com qualidade humana, soubesse quando não saber, e forçasse a base de conhecimento a se atualizar continuamente — sem depender de um time de suporte crescente.
Engineer a scalable system capable of human-quality responses, recognizing its own knowledge gaps, and driving continuous documentation updates—all without expanding the support headcount.
Arquitetei 4 camadas independentes: (1) pipeline de ingestão com chunking semântico e Contextual Retrieval; (2) agente RAG com Claude API + pgvector; (3) sistema de decay — cada chunk tem vida útil de 180 dias, ajustada por feedback; (4) blind spot detection — quando o agente não encontra resposta, registra o "buraco" para alimentar a próxima rodada de conteúdo. Orquestração via n8n.
Architected a 4-layer ecosystem: (1) An ingestion pipeline with semantic chunking and Contextual Retrieval; (2) A RAG agent powered by the Claude API and pgvector; (3) A temporal decay engine where chunks expire after 180 days unless validated; (4) A blind-spot detector that logs unanswered queries to drive future documentation. Fully orchestrated via n8n.
76% de deflexão de tickets (25 → 6/dia). Tempo de resposta: 15 min → 2 min. A base de conhecimento se auto-audita semanalmente e sinaliza gaps antes de virarem tickets.
Achieved a 76% ticket deflection rate (from 25 down to 6 daily). Slashed response times from 15 to 2 minutes. The knowledge base now self-audits weekly, preemptively flagging gaps before they escalate into tickets.
- Ingestão: n8n → remark chunker → Claude (prefixo contextual) → pgvector Ingestion: n8n → remark chunker → Claude (contextual prefix) → pgvector
- Retrieval: BM25 + embedding hybrid → rerank → top-K Retrieval: BM25 + embedding hybrid → rerank → top-K
- Decay engine: cronjob semanal → penaliza chunks sem feedback positivo Decay engine: weekly cronjob → penalizes chunks without positive feedback
- Blind spot: log de "não encontrei" → relatório semanal de gaps Blind spot: "not found" log → weekly gap report
- Interface: WhatsApp via EvolutionAPI → n8n → agente → resposta Interface: WhatsApp via EvolutionAPI → n8n → agent → response