10 anos de obra na memória do engenheiro sênior viram uma base pesquisável por IA
'Teve algum problema parecido antes?' O engenheiro com 20 anos de casa sabe responder. Com IA vetorial, qualquer um pode perguntar ao histórico — e achar o case de 2019 em 3 segundos.
Custo estimado
Supabase a partir de US$ 25/mês; embeddings ~US$ 0,10 por 1.000 páginas (uma vez por documento); Lovable para interface US$ 20/mês.
Dificuldade
Alta complexidade
O que é
Supabase tem suporte a pgvector (extensão do Postgres para busca semântica). Junto com embeddings da OpenAI/Voyage, você transforma relatórios de lições aprendidas, RFIs antigos e diários em uma base pesquisável por significado, não por palavra-chave. 'Problema de infiltração em fachada ventilada' acha casos semelhantes mesmo escritos com palavras diferentes.
Casos de uso
Repositório de lições aprendidas; busca em RFIs/histórico; análise de risco por similaridade com projetos anteriores; onboarding de engenheiro júnior; base de conhecimento corporativo.
Como adotar
1) Digitalize o histórico (CSV, docs, PDFs); 2) Gere embeddings com OpenAI via script Python simples; 3) Guarde no Supabase com pgvector; 4) Monte interface simples (Lovable, Retool) com busca; 5) Usuário digita pergunta em linguagem natural, resultado volta por relevância.
O que precisa aprender
Entender conceito de embedding (vetor que representa significado); rodar um script Python uma vez para popular; usar um assistente IA para criar a interface de busca.
Quando NÃO usar
Base de conhecimento pequena (<100 documentos) não justifica IA vetorial — uma busca simples resolve. Histórico não digitalizado precisa primeiro ser OCR'd (ver pauta Rossum).
Alternativas
Disponível na Caixa de Ferramentas
Marque "eu uso", avalie e compare com outras ferramentas.