Visão geral do projeto
Pipeline automatizado de processamento de documentos que ingere solicitações de serviço, extrai dados estruturados via IA e encaminha checkpoints de aprovação a humanos.
O desafio de engenharia
A equipe de operações gastava mais de 15 horas por semana extraindo manualmente dados tabulares, números de pedido e especificações de PDFs e e-mails de fornecedores, gerando gargalos de entrada e erros evitáveis de transcrição.
- Requisito de alta precisão: a extração automatizada deve ser verificável pela equipe antes de ações financeiras.
- Deve lidar com formatos variados de PDF e documentos digitalizados não estruturados.
- Privacidade de dados: informações do cliente devem permanecer isoladas e nunca usadas para treinar modelos públicos.
Abordagem de engenharia e arquitetura
Implementamos uma camada de automação assíncrona orientada a eventos, combinando parsing óptico determinístico com extração semântica alimentada por LLM. Campos extraídos recebem score de confiança e são apresentados em um drawer de revisão humana lado a lado antes de sincronizar com os sistemas-alvo.
parsing automatizado de webhook e e-mail com extração de texto de PDF.
parsing estruturado de saída de LLM guiado por schema com flags de confiança por campo.
UI enxuta destacando campos de baixa confiança para verificação instantânea com 1 clique.
workers de fila resilientes despachando dados validados para ERP e CRM.
Decisões-chave de engenharia
Acionamos verificação humana para qualquer documento com score de confiança abaixo de 98%.
Usamos fila Redis com lógica de retry dead-letter para garantir zero documentos perdidos durante picos de volume.
Armazenamos todos os documentos originais e a telemetria de extração para conformidade transparente de auditoria.
Resultados verificados
Transformamos horas de transcrição manual em segundos rápidos de verificação.
Reduzimos erros de entrada de dados a quase zero com validação dupla automatizada e humana.
Isolamento de dados empresariais mantido com zero exposição a treinamento de modelos públicos.