{"id":33162,"date":"2025-05-28T14:32:27","date_gmt":"2025-05-28T17:32:27","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/?p=33162"},"modified":"2025-05-29T10:06:47","modified_gmt":"2025-05-29T13:06:47","slug":"solucao-de-ia-para-busca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/pt-br\/solucao-de-ia-para-busca\/","title":{"rendered":"AskNu: Uma solu\u00e7\u00e3o RAG para aumentar a produtividade dos funcion\u00e1rios no Nubank"},"content":{"rendered":"\n

Autores: Arthur Vieira<\/a> e Sandro Santos<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

Este trabalho foi realizado de forma colaborativa por v\u00e1rias pessoas incr\u00edveis dos times de IT Engineering, People & Culture e NuLLM no Nubank (ordem alfab\u00e9tica): Aline Villa\u00e7a<\/a>, Camila Masuno<\/a>, Carolina Junqueira<\/a>, Daniella Angelos<\/a>, Douglas Santos<\/a>, Fabio Yamate<\/a>, Gabriel Cerqueira<\/a>, Jader Gomes<\/a>, Paulo Castro<\/a>, Rafael Godinho<\/a>, Silvestre Auricchio<\/a>, Thiago Mangueira<\/a>, Thiago Portugu\u00eas<\/a>, Valeska Amodeo<\/a> e Wesley Santos<\/a><\/em><\/p>\n\n\n\n

Introdu\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

Com cerca de 9 mil colaboradores e m\u00faltiplos times ao redor do mundo, sabemos que garantir acesso r\u00e1pido e eficiente \u00e0 informa\u00e7\u00e3o \u00e9 essencial para manter a agilidade no dia a dia. Cada \u00e1rea do Nubank possui seus pr\u00f3prios processos e documenta\u00e7\u00f5es no Confluence, o que reflete a autonomia das equipes \u2014 mas tamb\u00e9m pode tornar a navega\u00e7\u00e3o por esse conhecimento mais complexa. Percebemos que, em algumas situa\u00e7\u00f5es, os colaboradores investiam tempo significativo tentando encontrar a informa\u00e7\u00e3o certa ou entender qual time era o respons\u00e1vel por determinado assunto, o que ocasionalmente levava \u00e0 abertura de tickets de suporte. Esses pontos de fric\u00e7\u00e3o representaram para n\u00f3s uma oportunidade clara: como poder\u00edamos facilitar o acesso \u00e0 informa\u00e7\u00e3o de forma escal\u00e1vel, sem comprometer a autonomia das \u00e1reas?<\/p>\n\n\n\n

Diante desse cen\u00e1rio, foi criada uma solu\u00e7\u00e3o baseada em IA para facilitar a busca por informa\u00e7\u00f5es de maneira r\u00e1pida, por meio de uma interface amig\u00e1vel, sem a necessidade de navegar por dezenas de p\u00e1ginas ou abrir tickets, fortalecendo a cultura de autoatendimento da informa\u00e7\u00e3o no Nubank.<\/p>\n\n\n\n

A Solu\u00e7\u00e3o<\/h2>\n\n\n\n

A solu\u00e7\u00e3o foi integrada ao Slack, permitindo que colaboradores realizem suas consultas com facilidade. A partir da pergunta feita pelo usu\u00e1rio, a ferramenta busca pelas p\u00e1ginas mais relevantes no Confluence e recupera os documentos mais adequados. Esses documentos alimentam um modelo de linguagem de grande escala (LLM), que gera uma resposta personalizada \u2014 e, caso a resposta n\u00e3o seja satisfat\u00f3ria, o usu\u00e1rio \u00e9 direcionado ao portal correspondente para abrir um ticket.<\/p>\n\n\n\n

Essa abordagem se baseia no framework de Retrieved Augmented Generation (RAG)<\/strong>. Sabe-se que modelos de linguagem de grande escala t\u00eam a capacidade de armazenar informa\u00e7\u00f5es factuais com base em seus dados de treinamento [1]. No entanto, no nosso caso de uso, novas informa\u00e7\u00f5es relevantes podem ser criadas a qualquer momento, e fazer fine-tuning no modelo sempre que isso ocorre seria invi\u00e1vel em termos de custo. O RAG resolve esse problema ao permitir que o modelo busque informa\u00e7\u00f5es em uma base de conhecimento \u2014 neste caso, as documenta\u00e7\u00f5es do Confluence do Nubank \u2014 para recuperar os dados relevantes em tempo real e gerar uma resposta personalizada.<\/p>\n\n\n\n

Arquitetura<\/h3>\n\n\n\n
\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

Indexa\u00e7\u00e3o e Busca na Base de Conhecimento<\/h2>\n\n\n\n

Para tornar os documentos pesquis\u00e1veis, o conte\u00fado textual de cada p\u00e1gina do Confluence \u00e9 automaticamente extra\u00eddo. Cada documento \u00e9 dividido em blocos menores (chunks), mantendo metadados como ID, t\u00edtulo, URL e departamento. Esses blocos s\u00e3o convertidos em embeddings \u2014 vetores num\u00e9ricos que representam seu significado sem\u00e2ntico \u2014 por meio de um LLM. Esses embeddings, junto com seus metadados, comp\u00f5em a base de conhecimento (KB).<\/p>\n\n\n\n

Como as documenta\u00e7\u00f5es s\u00e3o atualizadas com frequ\u00eancia pelos departamentos, esse processo \u00e9 executado automaticamente a cada 2 horas, garantindo que os colaboradores sempre tenham acesso \u00e0s informa\u00e7\u00f5es mais recentes.<\/p>\n\n\n\n

Quando um usu\u00e1rio faz uma pergunta, essa consulta tamb\u00e9m \u00e9 transformada em um embedding pelo mesmo LLM, e os blocos mais relevantes da base de conhecimento s\u00e3o recuperados.<\/p>\n\n\n\n

A busca acontece em duas etapas para gerar a resposta final:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Roteamento:<\/strong> os chunks recuperados inicialmente s\u00e3o usados para realizar uma classifica\u00e7\u00e3o Few-Shot via LLM, processo chamado de Dynamic Few-Shot Classification<\/em>.
    <\/li>\n\n\n\n
  2. Gera\u00e7\u00e3o da resposta:<\/strong> apenas os documentos do departamento classificado s\u00e3o buscados novamente, e os novos chunks s\u00e3o usados para gerar a resposta final.
    <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Por que utilizar um processo em duas etapas?<\/h3>\n\n\n\n

    Para evitar que respostas sejam geradas com base em documenta\u00e7\u00f5es de diferentes departamentos \u2014 o que pode levar a respostas imprecisas ou confusas. Al\u00e9m disso, essa abordagem ajuda a evitar o uso de informa\u00e7\u00f5es internas para responder perguntas gen\u00e9ricas.<\/p>\n\n\n\n

    Roteador: Classificador Din\u00e2mico Few-Shot<\/h3>\n\n\n\n

    Quando um usu\u00e1rio realiza uma pergunta, a solu\u00e7\u00e3o identifica qual departamento tem maior probabilidade de conter a resposta. Isso \u00e9 feito com um mecanismo de classifica\u00e7\u00e3o baseado em LLM, usando a abordagem Dynamic Few-Shot Classification<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

    LLMs s\u00e3o few-shot learners<\/em> [2], ou seja, s\u00e3o capazes de aprender com poucos exemplos durante a execu\u00e7\u00e3o. Os exemplos usados s\u00e3o determinados pelos chunks recuperados na primeira etapa da busca. Assim, os chunks, seus respectivos departamentos e a consulta do usu\u00e1rio s\u00e3o enviados ao LLM para identificar o departamento mais adequado para responder \u00e0 d\u00favida.<\/p>\n\n\n\n

    H\u00e1 tamb\u00e9m casos em que a pergunta n\u00e3o requer consulta \u00e0 documenta\u00e7\u00e3o interna \u2014 como pedidos de tradu\u00e7\u00e3o, resumo ou perguntas de conhecimento geral. O roteador \u00e9 capaz de alocar esse tipo de pergunta como \u201cFonte Externa\u201d, com exemplos desse tipo de consulta inclu\u00eddos nos exemplos de few-shot.<\/p>\n\n\n\n

    Gera\u00e7\u00e3o da Resposta<\/h3>\n\n\n\n

    Uma vez identificado o dom\u00ednio (departamento), uma nova busca \u00e9 feita, agora restrita \u00e0 documenta\u00e7\u00e3o daquele departamento. Os chunks recuperados e a pergunta do usu\u00e1rio s\u00e3o enviados ao LLM, que gera uma resposta personalizada. As URLs dos documentos usados tamb\u00e9m s\u00e3o apresentadas ao usu\u00e1rio, caso ele deseje se aprofundar.<\/p>\n\n\n\n

    Se o usu\u00e1rio n\u00e3o estiver satisfeito com a resposta, ele pode ser direcionado ao portal do departamento para abertura de um ticket.<\/p>\n\n\n\n

    M\u00e9tricas<\/h2>\n\n\n\n

    Seis meses ap\u00f3s o lan\u00e7amento da ferramenta para todos os colaboradores, os resultados foram:<\/p>\n\n\n\n

      \n
    • 5 mil<\/strong> usu\u00e1rios \u00fanicos<\/li>\n\n\n\n
    • 280 mil<\/strong> mensagens trocadas com a ferramenta<\/li>\n\n\n\n
    • 80%<\/strong> de feedbacks positivos nas respostas (com taxa de resposta de 6%)<\/li>\n\n\n\n
    • 96%<\/strong> de redu\u00e7\u00e3o na abertura de tickets em dom\u00ednios internos (ticket deflection<\/em> = n\u00famero de tickets evitados por meio da ferramenta)<\/li>\n\n\n\n
    • 70%<\/strong> dos usu\u00e1rios retornaram \u00e0 ferramenta no intervalo de 30 dias<\/li>\n\n\n\n
    • 9 segundos<\/strong> em m\u00e9dia para receber uma resposta na AskNu (o tempo para encontrar a resposta no Confluence leva at\u00e9 30 minutos ou 8 horas se o colaborador precisa abrir um ticket)
      <\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      A qualidade do roteador \u2014 ou seja, sua capacidade de identificar corretamente o departamento respons\u00e1vel pela d\u00favida \u2014 \u00e9 medida com base em Precis\u00e3o (78%)<\/strong> e Recall (77%)<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

      Em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 qualidade das respostas, os respons\u00e1veis por cada departamento auditam regularmente as respostas fornecidas pela ferramenta para identificar oportunidades de melhoria na documenta\u00e7\u00e3o. Atualmente, 74%<\/strong> das respostas para dom\u00ednios internos foram classificadas como precisas.<\/p>\n\n\n\n

      Conclus\u00e3o \/ Pr\u00f3ximos Passos<\/h2>\n\n\n\n

      A solu\u00e7\u00e3o tem se mostrado um grande sucesso na empresa, sendo amplamente adotada pelos Nubankers, reduzindo tanto o tempo necess\u00e1rio para encontrar informa\u00e7\u00f5es quanto o n\u00famero de tickets abertos.<\/p>\n\n\n\n

      Como pr\u00f3ximos passos, estamos trabalhando continuamente na qualidade do roteador para melhorar as m\u00e9tricas de ponta a ponta. Tamb\u00e9m estamos trabalhando na integra\u00e7\u00e3o da ferramenta com nossos sistemas corporativos, o que permitir\u00e1 automatizar a execu\u00e7\u00e3o de tarefas, como:<\/p>\n\n\n\n

        \n
      • abertura de tickets diretamente pelo app<\/li>\n\n\n\n
      • solicita\u00e7\u00e3o de contracheques<\/li>\n\n\n\n
      • pedidos de f\u00e9rias<\/li>\n\n\n\n
      • solicita\u00e7\u00e3o de acessos a plataformas<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

        No pr\u00f3ximo post, vamos compartilhar os esfor\u00e7os que est\u00e3o sendo feitos em rela\u00e7\u00e3o \u00e0 governan\u00e7a de conte\u00fado: como identificar documenta\u00e7\u00f5es duplicadas, inconsistentes, perguntas frequentes e lacunas de informa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n

        Refer\u00eancias<\/h2>\n\n\n\n

        [1] Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Petroni, F., Karpukhin, V., Goyal, N., K\u00fcttler, H., Lewis, M., Yih, W., Rockt\u00e4schel, T., Riedel, S., Kiela, D. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv preprint arXiv:2005.11401.<\/p>\n\n\n\n

        [2] Brown, T.B., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Agarwal, S., Herbert-Voss, A., Krueger, G., Henighan, T., Child, R., Ramesh, A., Ziegler, D.M., Wu, J., Winter, C., Hesse, C., Chen, M., Sigler, E., Litwin, M., Gray, S., Chess, B., Clark, J., Berner, C., McCandlish, S., Radford, A., Sutskever, I., Amodei, D. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

        Solu\u00e7\u00e3o de IA no Slack agiliza o acesso a informa\u00e7\u00f5es no Nubank, reduzindo 96% dos tickets e melhorando a experi\u00eancia de colaboradores com respostas r\u00e1pidas.<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":33183,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[2514,2503,2502,2497,2524,2549,2586],"tags":[778793698,778793702,778793700,778793706,778793701,778793699,778793704,778793708,778793705,778793707,778793709],"class_list":["post-33162","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-building-stories-pt-br","category-data-analytics","category-data-science-machine-learning-pt-br","category-engineering-pt-br","category-life-at-nu-pt-br","category-product-pt-br","category-software-engineering-pt-br","tag-ai-in-the-workplace-2","tag-ai-powered-search-2","tag-automation-at-scale-2","tag-dynamic-few-shot-classification-2","tag-employee-productivity-2","tag-internal-tools-2","tag-llm-applications-2","tag-nlp-in-enterprises-2","tag-rag-framework-2","tag-slack-2","tag-workplace-innovation-2"],"acf":[],"yoast_head":"\nAskNu: Uma solu\u00e7\u00e3o RAG para aumentar a produtividade dos funcion\u00e1rios no Nubank - 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