e.brain

Motor de IA com roteamento de modelos, RAG e controlo de custos.

Model routing
RAG
Cost tracking
Prompt cache
Fallbacks

Visão geral

O e.brain é o motor que executa todos os pedidos de IA da plataforma. Expõe uma API única e decide, por pedido, qual o modelo a usar com base em política, custo, latência e sensibilidade dos dados. Inclui o pipeline de RAG (recuperação, reordenação e montagem de contexto) sobre o e.knowledge, cache de prompts, fallbacks automáticos e contabilização de custo por workspace, equipa e utilizador.

Funcionalidades principais

Roteamento por política

Regras declarativas escolhem o modelo por tipo de tarefa, tamanho do contexto, região e orçamento.

Pipeline RAG configurável

Recuperação híbrida (vetorial + BM25), reordenação e limites de contexto por perfil.

Contabilização de custos

Tokens e euros por pedido, com etiquetas de workspace, app de origem e utilizador.

Fallback e degradação suave

Se um fornecedor falhar ou exceder a latência alvo, o pedido é reencaminhado automaticamente.

Guardrails

Filtros de PII, listas de bloqueio e limites de tokens por pedido e por dia.

Guia de utilização

1
Registar fornecedores de modelos
Em Admin → e.brain → Providers, adicione as credenciais. As chaves ficam em segredos do workspace, nunca no código.

Criar perfis de modelo

Um perfil agrupa modelo primário, fallbacks e limites. As apps referem perfis, nunca modelos concretos.

yaml

profile: balanced
primary: gpt-class-mid
fallbacks: [claude-class-mid, local-8b]
max_input_tokens: 32000
max_output_tokens: 2000
temperature: 0.2
cache: prompt-prefix

Definir regras de roteamento

As regras são avaliadas por ordem; a primeira correspondência ganha.

yaml

rules:
  - when: { data_class: restricted }
    use: local-only
  - when: { task: summarize, input_tokens: "<4000" }
    use: fast
  - when: { app: e.agent }
    use: advanced
  - default: balanced

Ligar o RAG às coleções

Escolha as coleções, o número de fragmentos e o reordenador.

json

{
  "collections": ["policies", "product-docs"],
  "retrieval": { "mode": "hybrid", "top_k": 40 },
  "rerank": { "model": "reranker-v2", "keep": 8 },
  "context_budget_tokens": 6000
}

Chamar a API

Todas as apps usam o mesmo endpoint; o roteamento é transparente.

bash

curl -X POST https://brain.eworks.cloud/v1/completions \
  -H "Authorization: Bearer $EWORKS_TOKEN" \
  -d '{
    "profile": "balanced",
    "workspace": "acme-prod",
    "messages": [{"role":"user","content":"Resume a política de férias"}],
    "grounding": { "collections": ["policies"] }
  }'

6
Definir orçamentos
Limites mensais por workspace com alertas a 50%, 80% e 100%, visíveis no e.dash.

Casos de uso comuns

Reduzir custo sem perder qualidade

Tarefas simples vão para modelos baratos; só o que precisa usa o modelo avançado.

Dados sensíveis em modelo local

Regras de classificação forçam execução local para conteúdo restrito.

Resiliência multi-fornecedor

Uma indisponibilidade de fornecedor não interrompe o serviço.

Checklist de configuração

Credenciais de fornecedores guardadas em segredos
Pelo menos dois fornecedores configurados para fallback
Perfis fast / balanced / advanced criados
Regras de roteamento testadas com pedidos de exemplo
Orçamento mensal e alertas ativos
Guardrails de PII ativos nos perfis públicos
Métricas de custo visíveis no e.dash

Integrações

e.knowledge

Fonte dos fragmentos de RAG.

e.dash

Visualiza custo e latência.

e.audit

Regista prompts e decisões de roteamento.

Perguntas frequentes

→e.knowledge