Análises profundas sobre RAG, segurança e construção de infraestrutura de IA que respeita seus dados.
Conectores, um wiki que se organiza sozinho, skills seguras, documentos que se mascaram sozinhos, tetos sob o vosso controle, e um assistente que lê a divergência entre documentos: uma página de passeio com cada porta ligada à sua guia.
Quando os seus documentos contam diferente o mesmo assunto, o assistente lê-os JUNTOS - e lhe diz, na resposta, onde as versões se contradizem. Uma pessoa decide qual a versão honesta. Peça uma demonstração.
O assistente lê os documentos e responde onde o pessoal já trabalha; e os sistemas que já rodam podem dar ferramentas ao assistente e alcançar as suas respostas - sem código novo. Peça uma demonstração.
Os tetos de uso costumam chegar como relatório depois da conta. Agora chegam antes do gasto: por pessoa ou para a instalação, checados antes de cada resposta. Peça uma demonstração.
Códigos fiscais, números de conta, IBAN: os documentos que entram no workspace mascaram esses detalhes por si, número por número - a equipa segue trabalhando e a máquina nunca cita os valores crus. Peça uma demonstração.
Escreva uma vez a instrução da rotina; as pessoas chamam-na no chat com um comando tipo /translate. Nada se executa e nada se liga lá fora: o modo seguro de partilhar como se trabalha aqui. Peça uma demonstração.
O material que o seu time arquiva constrói as suas próprias páginas, mantém as ligações vivas e marca onde os documentos se contradizem - dentro das regras que o seu departamento de sistemas escreve.
Os seus clientes escrevem no WhatsApp, Telegram, Discord e Slack: esses mesmos canais respondem agora com o que dizem os seus documentos, citação incluída. Peça uma demonstração.
O passeio por área dos ganhos desde a v0.22: conector, trilhos wiki, skills, DLP documental, quotas hold-and-settle, MCP bidirecional, síntese. Guia + post por área.
A pipeline de síntese: os documentos de um arquivo em páginas wiki combinadas - corridas com orçamento, contradições julgadas, escritura só aprovada. Census: F-SYNTH-1.
MCP bidirecional: os servidores externos do marketplaces viram skills do agente enquanto o servidor embutido expõe o RAG do workspace às IDEs - retorno, saúde, pins. F-MCP-1.
O resumo dos tetos: tokens, armazenamento, dinheiro real - o ledger sem segundo medidor, fail-open, e hold-and-settle: o gasto cercado ANTES da chamada. Census: F-QUOTA-1.
O DLP documental: três camadas de detecção, placeholders numerados no documento todo, re-embed total, originais em AES-256-GCM - duas travas unmask explícitas. Census: F-DLP-1.
A compilação de um skill numa entrada de contexto destacada: whitelist, passagem única, escopo em três níveis, DLP antes de compilar e o freemium max_skills (3 ou ilimitado).
O modelo em três camadas do wiki engine: regras por código, schema prompt por arquivo (consultivo), campos estruturados - e a cadeia de precedência na prática. Census: F-WIKI-1.
Como o Simmetric Chat encaminha os canais externos (Telegram, Discord, Slack, WhatsApp) por um único adapter contract na mesma pipeline RAG fundada - com rate limit e sessões diárias protegendo o workspace.
SSO com SAML 2.0 e OIDC, provisionamento SCIM, log de auditoria imutável, white-label, backups criptografados e licenciamento air-gap para equipes regulamentadas.
Guia prático para embutir o Simmetric Chat no seu site: loader em iframe em sandbox, model pin resolvido no servidor, lead capture e configuração de CORS.
Como o Simmetric Chat autentica cada requisição, faz hash das chaves de API com HMAC-SHA256, assina webhooks e Web Push e redige dados pessoais com filtros DLP.
O Simmetric Chat escala horizontalmente atrás de qualquer load balancer, sem sessões sticky. Como o estado migra para Redis, Postgres e a fila de jobs pg-boss.
Como a similaridade vetorial e a busca full-text do PostgreSQL rodam em paralelo e se fundem via Reciprocal Rank Fusion em respostas com citações e pontuações de relevância.
Uma arquitetura prática para IA sem conectividade de saída: Ollama como LLM local, LanceDB para vetores, redação DLP em cada prompt, tudo em um contêiner offline.
Como o controle de acesso baseado em papéis do Simmetric Chat usa 31 permissões e 13 seções de menu para proteger workspaces, projetos e trilhas de auditoria.
O loader em duas etapas e o iframe em sandbox por trás do widget do Simmetric Chat, com sessões isoladas, rate limiting e acesso em camadas à base de conhecimento.
Como o Simmetric Chat orquestra Ollama, OpenAI, Anthropic, OpenRouter e Gemini com 20 presets de provider, uma paleta de modelos Cmd+K e comparação lado a lado.
Como o Simmetric Chat lê PDFs escaneados com um pipeline de OCR de modelo de visão do lado do servidor - renderização de páginas, modelo de visão Ollama e etapa de aprovação humana.
O mapa completo da implantação do Simmetric Chat - um stack Compose de seis serviços, um contêiner all-in-one único para hosts air-gapped e o caminho Coolify em um clique.
O Simmetric Chat fala MCP nas duas direções - um marketplace curado de servidores de ferramentas externos, instalações em um clique e controle por chat sobre o que seu agente pode alcançar.
