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  "sourcesContent": ["import{jsx as e,jsxs as a}from\"react/jsx-runtime\";import{Link as o}from\"framer\";import{motion as s}from\"framer-motion\";import*as i from\"react\";export const richText=/*#__PURE__*/a(i.Fragment,{children:[/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Base39, startup especializa em IA para servi\\xe7os financeiros, se juntou ao NVIDIA Inception, um programa dedicado a acelerar startups que est\\xe3o transformando ind\\xfastrias com tecnologias de ponta. A Base39 se concentra em aprimorar o ecossistema financeiro, utilizando IA avan\\xe7ada e an\\xe1lise de grafos para simplificar a avalia\\xe7\\xe3o de cr\\xe9dito e agilizar processos de empr\\xe9stimo para institui\\xe7\\xf5es financeiras.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Fazer parte do NVIDIA Inception proporciona \\xe0 Base39 acesso a recursos essenciais que impulsionar\\xe3o nossa inova\\xe7\\xe3o. Com o apoio do NVIDIA Inception, poderemos aproveitar suporte go-to-market, treinamento avan\\xe7ado e a oportunidade de colaborar com especialistas l\\xedderes da ind\\xfastria em IA e aprendizado profundo. Essas ferramentas desempenhar\\xe3o um papel crucial \\xe0 medida que refinamos nossa plataforma para entregar insights mais r\\xe1pidos e baseados em dados para nossos clientes.\"}),/*#__PURE__*/e(\"blockquote\",{children:/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"\u201CFazer parte do NVIDIA Inception est\\xe1 alinhado com nossa miss\\xe3o de oferecer solu\\xe7\\xf5es financeiras inteligentes para nossos clientes. Com o suporte da NVIDIA, poderemos expandir os limites da IA no setor financeiro, aprimorando nossas capacidades para fornecer an\\xe1lises de cr\\xe9dito r\\xe1pidas e confi\\xe1veis,\u201D afirma Bruno Nunes, CEO da Base39.\"})}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"O NVIDIA Inception apoia startups em est\\xe1gios cr\\xedticos de desenvolvimento, oferecendo benef\\xedcios como cr\\xe9ditos no NVIDIA Deep Learning Institute, pre\\xe7os preferenciais em hardware e software, e assist\\xeancia t\\xe9cnica. Essas ferramentas permitem que a Base39 continue inovando, nos posicionando como l\\xedder em solu\\xe7\\xf5es financeiras impulsionadas por IA.\"})]});export const richText1=/*#__PURE__*/a(i.Fragment,{children:[/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"No mundo acelerado das fintechs, cada minuto conta. Na Base39, sempre buscamos maneiras de ganhar tempo, especialmente quando se trata de comunica\\xe7\\xe3o e acesso a informa\\xe7\\xf5es. Uma das solu\\xe7\\xf5es que adotamos recentemente foi a integra\\xe7\\xe3o do Notion Responde diretamente no Slack, uma combina\\xe7\\xe3o que tem feito uma grande diferen\\xe7a no nosso dia a dia.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Antes, as perguntas frequentes ou espec\\xedficas sobre o produto, processos ou at\\xe9 mesmo atualiza\\xe7\\xf5es do mercado exigiam buscas demoradas em documentos ou discuss\\xf5es repetidas. Hoje, com a automa\\xe7\\xe3o do Q&A no Notion, qualquer pessoa da equipe pode acessar respostas em tempo real sem sair do Slack, onde boa parte da nossa comunica\\xe7\\xe3o j\\xe1 acontece.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Esse fluxo reduz drasticamente o tempo gasto em buscas manuais e permite que a equipe se concentre no que realmente importa: entregar valor para nossos clientes. Cada pergunta que recebemos \\xe9 rapidamente encaminhada ao nosso banco de dados de conhecimento no Notion, que, al\\xe9m de ser extremamente organizado, aprende continuamente com as novas d\\xfavidas e feedbacks que surgem.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Essa integra\\xe7\\xe3o simples, mas poderosa, nos permitiu otimizar processos de uma forma que vai al\\xe9m do tradicional. Ao reduzir o tempo de resposta para d\\xfavidas recorrentes e espec\\xedficas, conseguimos focar em inova\\xe7\\xe3o e em melhorias cont\\xednuas dos nossos servi\\xe7os, mantendo a velocidade de desenvolvimento que sempre nos caracterizou.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"O resultado? Uma equipe mais \\xe1gil, com informa\\xe7\\xf5es precisas na ponta dos dedos, e ainda mais preparada para lidar com as demandas do mercado financeiro em tempo real.\"}),/*#__PURE__*/a(\"p\",{children:[\"Voc\\xea pode ver mais sobre o \",/*#__PURE__*/e(o,{href:\"https://www.notion.so/pt/blog/introducing-q-and-a\",motionChild:!0,nodeId:\"T1MB8WXme\",openInNewTab:!0,scopeId:\"contentManagement\",smoothScroll:!1,children:/*#__PURE__*/e(s.a,{children:\"Notion Responde\"})}),\" no blog deles.\"]})]});export const richText2=/*#__PURE__*/a(i.Fragment,{children:[/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"No universo de IA Generativa, escolher as ferramentas certas pode ser a diferen\\xe7a entre uma opera\\xe7\\xe3o eficiente e um verdadeiro caos. Na Base39, sempre buscamos maneiras de integrar as melhores solu\\xe7\\xf5es ao nosso fluxo de trabalho, e o LangChain se mostrou uma dessas escolhas estrat\\xe9gicas.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"O LangChain permite que nossos modelos de IA se conectem de maneira muito mais fluida a uma variedade de fontes de dados e ferramentas, algo essencial para o nosso neg\\xf3cio. Com ele, conseguimos orquestrar e combinar diferentes modelos de IA, ajustando rapidamente as respostas de acordo com as necessidades do cliente ou do contexto. Isso n\\xe3o apenas nos d\\xe1 uma flexibilidade tremenda, mas tamb\\xe9m acelera o desenvolvimento de solu\\xe7\\xf5es personalizadas.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Um dos principais motivos que nos levou a adotar o LangChain \\xe9 a sua capacidade de criar pipelines din\\xe2micos. Antes, trabalhar com diferentes modelos de IA exigia uma configura\\xe7\\xe3o trabalhosa e, muitas vezes, dispendiosa. Agora, com o LangChain, podemos criar fluxos que misturam an\\xe1lise de linguagem, gera\\xe7\\xe3o de conte\\xfado e at\\xe9 mesmo recomenda\\xe7\\xf5es em um s\\xf3 lugar, economizando tempo e esfor\\xe7os de desenvolvimento.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Al\\xe9m disso, ele se conecta facilmente com outras ferramentas que j\\xe1 usamos, como o MongoDB e o Amazon Bedrock, facilitando a integra\\xe7\\xe3o com nossa stack atual. Essa compatibilidade nos permite escalar rapidamente, sem ter que reescrever grandes partes do sistema, o que seria custoso e ineficiente.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Com o LangChain, estamos mais preparados para atender as demandas dos nossos clientes de forma \\xe1gil e personalizada, mantendo a qualidade que sempre foi a nossa marca. \\xc9 uma solu\\xe7\\xe3o que se alinha perfeitamente com o que acreditamos: foco em entrega de valor com a flexibilidade e a inova\\xe7\\xe3o que o mercado financeiro exige.\"})]});export const richText3=/*#__PURE__*/a(i.Fragment,{children:[/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Quando decidimos adotar tecnologias de IA Generativa na Base39, precis\\xe1vamos de solu\\xe7\\xf5es robustas e eficientes para lidar com a enorme quantidade de dados que analisamos diariamente. Inicialmente, utiliz\\xe1vamos o Amazon OpenSearch para esse processo. Era uma solu\\xe7\\xe3o s\\xf3lida, mas \\xe0 medida que nossos requisitos aumentavam e nosso fluxo de dados se tornava mais complexo, percebemos que precis\\xe1vamos de algo mais \\xe1gil e f\\xe1cil de integrar com o restante da nossa stack. Foi a\\xed que o MongoDB Atlas Vector Search entrou em cena.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"A principal raz\\xe3o pela qual trocamos o Amazon OpenSearch pelo MongoDB Atlas Vector Search foi a simplicidade e a efici\\xeancia de integra\\xe7\\xe3o com o que j\\xe1 usamos. MongoDB j\\xe1 era nosso banco de dados principal desde o in\\xedcio da Base39, ent\\xe3o fazia todo sentido buscar uma solu\\xe7\\xe3o de vector search que se encaixasse diretamente nele. Essa mudan\\xe7a eliminou a necessidade de gerenciar mais uma ferramenta independente e complexa, o que reduziu significativamente a carga de manuten\\xe7\\xe3o para a equipe t\\xe9cnica.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Outro ponto chave foi a performance. Com o MongoDB Atlas Vector Search, conseguimos acelerar o processo de ingest\\xe3o e busca de dados vetorizados, permitindo an\\xe1lises mais r\\xe1pidas e precisas. O ganho em performance foi imediato e, em conjunto com outras ferramentas como o Amazon Bedrock e os gatilhos automatizados do MongoDB, conseguimos orquestrar processos complexos de uma maneira muito mais fluida.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Por fim, a familiaridade da nossa equipe com o MongoDB tamb\\xe9m foi um grande diferencial. Quando introduzimos novas tecnologias, queremos garantir que o tempo de adapta\\xe7\\xe3o seja m\\xednimo para que possamos focar no que realmente importa: gerar valor para nossos clientes. Com o MongoDB Atlas Vector Search, conseguimos aproveitar o conhecimento que j\\xe1 t\\xednhamos e aplic\\xe1-lo diretamente, o que nos permitiu escalar rapidamente sem perder efici\\xeancia.\"}),/*#__PURE__*/e(\"p\",{children:\"Essa transi\\xe7\\xe3o n\\xe3o apenas simplificou nossa opera\\xe7\\xe3o, como tamb\\xe9m nos permitiu focar em entregar solu\\xe7\\xf5es mais r\\xe1pidas e precisas para nossos clientes, com uma stack tecnol\\xf3gica que j\\xe1 conhecemos profundamente.\"})]});\nexport const __FramerMetadata__ = {\"exports\":{\"richText\":{\"type\":\"variable\",\"annotations\":{\"framerContractVersion\":\"1\"}},\"richText1\":{\"type\":\"variable\",\"annotations\":{\"framerContractVersion\":\"1\"}},\"richText3\":{\"type\":\"variable\",\"annotations\":{\"framerContractVersion\":\"1\"}},\"richText2\":{\"type\":\"variable\",\"annotations\":{\"framerContractVersion\":\"1\"}},\"__FramerMetadata__\":{\"type\":\"variable\"}}}"],
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