A Proxima TI projeta e implanta mecanismos de busca, bancos de dados vetoriais e inteligência artificial para instituições que precisam transformar grandes volumes de informação em conhecimento acessível.
Fundada em 2008 em Brasília, a Proxima TI nasceu como uma empresa de engenharia de software. Ao longo dos anos, nosso trabalho convergiu para um problema específico e cada vez mais relevante: fazer a busca funcionar de verdade sobre acervos com centenas de milhões de documentos.
Hoje somos especializados em busca semântica, bancos de dados vetoriais e inteligência artificial aplicada. Combinamos profundidade técnica com visão de produto para entregar soluções que vão além do código — arquitetura, metodologia, treinamento de equipes e evolução contínua.
Nossos profissionais possuem títulos de pós-graduação e mestrado, com experiência prática em ambientes públicos e privados de alta exigência.
Não entregamos apenas software: entregamos a arquitetura, a metodologia e o conhecimento para que a sua equipe opere e evolua o sistema.
Mecanismos que combinam busca textual, vetorial e ranqueamento por tensores na mesma consulta — encontrando o documento certo, não apenas o que contém o termo.
Arquiteturas de embeddings e pipelines de Retrieval-Augmented Generation com LLMs, projetadas para volume, latência e precisão em produção.
Soluções de descoberta inteligente de conteúdo, normalização de metadados e análise de dados — com governança, soberania e conformidade.
Desenvolvimento sob medida em Python, FastAPI e arquiteturas modernas, com práticas de qualidade e metodologias orientadas a especificação.
Formação de equipes técnicas em busca semântica, Vespa.ai e desenvolvimento orientado a especificação — para que a operação não dependa de terceiros.
Avaliação de plataformas, dimensionamento de infraestrutura e desenho de arquiteturas de descoberta — da prova de conceito à produção em escala.
O diferencial da Proxima TI está em entender o problema antes de propor a tecnologia. Cada projeto segue um percurso claro.
Mapeamos volume, estrutura dos dados, idiomas e o comportamento real de quem busca.
Definimos schema, estratégia de embeddings, rank-profiles e dimensionamento de hardware.
Implantamos, medimos relevância com métricas objetivas e iteramos sobre resultados reais.
Treinamos o time do cliente para operar e evoluir o sistema com independência.
Atuamos na modernização do Portal de Periódicos da CAPES — uma das maiores plataformas de acesso à informação científica do país.
Se a sua instituição lida com grandes volumes de conteúdo e uma busca que não entrega o que deveria, podemos ajudar.
Conte qual é o seu desafio de busca, dados ou IA. Respondemos com uma avaliação inicial — sem compromisso.
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