# Informação, semântica e conhecimento
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content_type: capabilities
status: published
description: Trabalhamos com ingestão, extração estruturada, entidades, relações, taxonomias, grafos, semântica, pesquisa híbrida, RAG, embeddings, reranking e memória. Desenhamos representações que permitem encontrar, relacionar e reutilizar…

Converter fontes dispersas em informação estruturada, conectada e utilizável por pessoas e sistemas.

## O que reúne esta capacidade

- conservar fontes
- extrair factos e relações
- resolver entidades
- definir conceitos
- representar lógica
- manter versões
- recuperar evidência
- detetar contradições
- entregar conhecimento a pessoas, modelos, agentes e aplicações

## Ferramentas e tecnologias

- PostgreSQL
- pgvector
- pesquisa de texto integral
- TypeDB
- LinkML
- DocuLogic
- KIR
- Datalog
- DMN
- CEL
- Tree-sitter
- LSP
- embeddings
- rerankers
- parsers
- modelos linguísticos
- visão documental

Cada afirmação necessita de evidência que sustente exatamente o seu significado e o seu âmbito.

Os sistemas recebem informação em formas diferentes: documentos, tabelas, mensagens, páginas, bases de dados, código, imagens, áudio, vídeo, eventos e explicações de pessoas.

Cada forma contém estrutura e contexto próprios.

A semântica liga os dados ao domínio. Permite que «cliente», «caso», «estado», «conclusão», «risco» ou «versão em vigor» tenham um significado suficientemente partilhado para se poder consultar, decidir e atuar.

## Ingestão e estrutura

Construímos pipelines para documentos, PDF, folhas de cálculo, bases de dados, APIs, páginas web, mensagens, repositórios, código, configurações, imagens, áudio, vídeo e eventos.

Os originais e os seus metadados são conservados. A extração produz objetos com localização de origem e estado de validação.

## Entidades e relações

Identificamos pessoas, organizações, produtos, documentos, operações, sistemas, conceitos, eventos, cifras, regras, decisões, estados e perguntas.

A resolução relaciona aliases e versões e mantém separados os objetos cujo significado ou âmbito difere.

## Modelos de domínio

Um modelo de domínio descreve vocabulário, entidades, relações, hierarquias, estados, regras, restrições, invariantes e exceções.

Pode exprimir-se através de esquemas, taxonomias, grafos e KIR, a representação intermédia tipada a partir da qual se projeta para cada utilização.

A representação desenvolve-se com especialistas e evolui com a evidência.

## Grafos e lógica

Os grafos permitem navegar relações que o texto linear oculta.

Por exemplo:

```text
FONTE → AFIRMAÇÃO → ENTIDADE → REGRA → DECISÃO → OPERAÇÃO
```

ou:

```text
PERGUNTA → EVIDÊNCIA → HIPÓTESE → DECISÃO → TRABALHO
```

As regras e as deduções mantêm-se explícitas quando necessitam de reprodutibilidade e revisão.

## Recuperação híbrida e RAG

Um sistema RAG relaciona recuperação, contexto, evidência, permissões e composição para responder de forma examinável.

Combinamos pesquisa exata, lexical, semântica, estruturada e relacional. O sistema pode recuperar um identificador, uma passagem, uma entidade, uma versão, uma relação, uma regra, uma dependência de código, uma decisão ou um conjunto de evidências.

O reranking ordena a shortlist. A expansão traz contexto relacionado. A composição utiliza unicamente evidência permitida e conserva as citações.

## Memória

A memória organiza decisões, estados, perguntas, resultados, relações, aprendizagens e contexto temporal.

Desenhamos políticas de âmbito, versão, vigência e esquecimento. A memória conserva objetivos, decisões, estados e dependências com políticas explícitas, de modo que ajude a continuar sem arrastar contexto obsoleto.

## Aplicações

- inteligência informacional;
- investigação;
- reporting;
- lógica empresarial;
- localização;
- memória de projetos;
- contexto de agentes;
- documentação;
- pesquisa corporativa;
- análise de código;
- apoio a decisões.

## Avaliação

- cobertura;
- exatidão de extração;
- resolução de entidades;
- recuperação;
- suporte de citações;
- deteção de contradições;
- abstenção;
- atualização;
- utilidade.

## Fecho

A informação transforma-se em conhecimento quando conserva significado, relações, proveniência e uma forma clara de entrar no trabalho.

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