Pergunte à sua base de documentos
Indexe seus documentos — manuais, políticas, contratos, base de conhecimento — e faça perguntas em linguagem natural. A API busca os trechos relevantes e o modelo redige a resposta com base neles. Diferente de um chatbot genérico, ele responde com o que está nos seus documentos, não com o que a internet acha.
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A resposta já está nos seus documentos
A informação que o cliente ou o funcionário procura quase sempre existe — está no manual de 80 páginas, na política de trocas, no contrato, na base de conhecimento que ninguém abre. O problema nunca foi ter a resposta; foi achá-la e escrevê-la de novo toda vez que alguém pergunta. Esta capacidade fecha esse vão: você indexa os documentos uma vez e passa a perguntar como fala — “qual o prazo para cancelar sem multa?” — e recebe a resposta redigida a partir do que está escrito lá, sem folhear PDF nem caçar no Ctrl+F.
Buscar e redigir, numa chamada
Por dentro são dois passos que acontecem juntos. Primeiro a busca semântica encontra, na sua base indexada, os trechos que têm a ver com a pergunta — por significado, não por palavra exata, então “estorno” acha o parágrafo que fala de “devolução do valor pago”. Depois o modelo lê esses trechos e redige uma resposta em português claro, apoiada neles. Você manda a pergunta, recebe a resposta pronta: o encaixe entre a busca e a redação é o que essa tarefa entrega numa única chamada.
Preso à sua base, de propósito
A diferença para um assistente genérico é esta: a resposta vem dos seus documentos, não do conhecimento geral do modelo. Se a informação não está na base indexada, o certo é a resposta dizer que não encontrou — e é assim que a tarefa é orientada a agir, em vez de preencher a lacuna com um palpite plausível. Isso importa quando a resposta errada custa caro: prazo de contrato, regra fiscal, política de garantia. Mudou o documento? Reindexe o trecho e a resposta acompanha a versão nova.
Preço por pergunta respondida
Cada pergunta custa US$ 0,015 mais US$ 0,003 da chamada: US$ 0,018, em dólar e com preço publicado. Uma central que responde 1.000 perguntas por mês gasta US$ 18 — sem contrato, sem assinatura de plataforma de chatbot, sem pagar por assento ocioso em mês fraco. Como o custo é por pergunta, dá para começar por um só documento — a política que mais gera dúvida — e ir ampliando a base conforme prova valor.
Casos de uso
Base de conhecimento interna do RH
A TecnoSul Soluções Digitais indexou o manual do colaborador e as políticas internas. Em vez de abrir chamado para o RH, o funcionário pergunta “quantos dias de folga tenho no aniversário da empresa?” e recebe a resposta tirada do próprio manual, na hora.
Suporte sobre o manual do produto
Um fabricante indexou os manuais técnicos dos equipamentos. O cliente digita o problema com as palavras dele — “o motor esquenta e desliga” — e recebe o passo de diagnóstico que está no manual, sem precisar saber o número da seção.
Dúvida de cláusula em contrato
Um escritório indexa os contratos de prestação de serviço e pergunta “qual a multa por rescisão antecipada neste contrato?”. A resposta sai com base no texto do próprio documento — bem mais rápido que reler o contrato inteiro para achar a cláusula.
Documentação de sistema para o cliente
Um SaaS indexou a documentação da API e a central de ajuda. O desenvolvedor que integra pergunta em português como autenticar uma chamada e recebe a resposta apoiada na doc oficial, sem sair para vasculhar a página inteira.
Perguntas frequentes
E se a resposta não estiver nos meus documentos?
A tarefa é orientada a dizer que não encontrou, em vez de inventar. Isso é uma vantagem, não uma falha: é melhor um “não está na base” honesto do que uma resposta plausível e errada sobre prazo de contrato ou política de troca.
Qual a diferença para perguntar no ChatGPT?
Um assistente genérico responde com conhecimento geral e pode errar sobre a sua realidade — ele não conhece o seu contrato nem a sua política. Aqui a resposta é construída a partir dos documentos que você indexou, então ela fala do seu caso, não do mundo em geral.
Preciso indexar os documentos antes?
Sim — a base entra num índice usando as tarefas de indexação do KIT (texto, PDF ou página), e só então dá para perguntar. É um passo único por documento; depois cada pergunta é uma chamada, e você reindexa apenas o que mudar.
A IA pode inventar informação que não está lá?
O desenho reduz muito esse risco, porque a resposta é ancorada nos trechos recuperados da sua base. Ainda assim, como todo componente de IA, vale testar com perguntas reais do seu domínio antes de colocar no ar — e, em assunto crítico, manter revisão humana.
Quanto custa por pergunta e como eu pago?
US$ 0,018 por pergunta (US$ 0,003 da chamada mais US$ 0,015), em dólar, pré-pago e sem mensalidade. O pagamento é via PayPal — Pix ainda não —, porque a operação é internacional e cobra em dólar. Você compra saldo e consome por uso.
Meus documentos ficam salvos em algum lugar?
Os documentos são processados para montar o índice de busca e as perguntas para gerar a resposta — esse é o tratamento a declarar no seu aviso de privacidade da LGPD. Indexe só o que precisa ser consultado e evite jogar dado pessoal sensível na base sem necessidade.
Para desenvolvedores — acesso via API
Tudo nesta página está disponível via API. Esta seção é para equipes que querem integrar a ferramenta aos próprios sistemas; quem não precisa disso pode simplesmente usar a ferramenta acima.
Endpoint
Autenticação por token Bearer. Um único POST coloca a tarefa na fila; o resultado chega por webhook ou link assinado.
Chame do seu código
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/rag/answer \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"input":"…"}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/rag/answer", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"input": "…"
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/rag/answer",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"input": "…"
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/rag/answer", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"input":"…"}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"input":"…"}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/rag/answer", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)Exemplo de requisição
{
"input": "…"
}Exemplo de resposta
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "rag.answer",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}A API é assíncrona: cada chamada devolve um task_id na hora. Se preferir polling, consulte o status a até 1 requisição por segundo.
Preço
Preço publicado, sem tokens nem créditos escondidos. Tarefa que falha não é cobrada.
Limites
max_chunks | 10000 |
max_tokens | 20000 |
Erros
| HTTP | Código | O que significa |
|---|---|---|
401 | unauthorized | Token ausente ou inválido. Confira o header Authorization. |
402 | insufficient_balance | Saldo insuficiente para esta tarefa. Faça uma recarga e tente de novo. |
404 | unknown_type | Esse tipo de tarefa não existe. Confira o campo type no catálogo. |
429 | rate_limited | Muitas requisições em pouco tempo. Espere um instante e tente de novo. |
422 | task_failed | A tarefa falhou do nosso lado. Você não paga nada por ela. |