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A FullCorpus AI começou com a nossa própria necessidade de realizar revisões sistemáticas, e por não conhecermos nenhum software para automatizar a análise dos dados das LLMs em seu potencial máximo. Um grande problema que existia é que quanto mais arquivos colocávamos, mais caía a qualidade e a consistência da análise.

— Bernardo Fernandes (idealizador)

De ideia a ferramenta.

2023

Uso intenso de IA generativa

Uso intenso de inteligência artificial generativa, inclusive para análise de dados.

2024

Primeiras customizações via GPT

Primeiras customizações de IA generativa via GPT para diferentes finalidades de análise.

2024

Customizações para escrita acadêmica

Customizações de IA generativa voltadas para escrita acadêmica e facilitação da análise de dados.

2025

Transformação em software

Transformação das customizações anteriores em software: design de IA customizada para análise documental em escala.

2025

Primeiros usos e testes

Primeiros usos, testes e resultados positivos com usuários reais e casos concretos de análise.

2026

Ampliação do uso

Confirmação, via experimentos, de desempenho superior em exaustividade e fidelidade na extração de dados — e ampliação do uso a novos projetos e pesquisadores.

Princípios que não
são negociáveis.

01

Rigor antes de velocidade

A prioridade nunca foi ser o mais rápido. Foi ser o mais confiável para quem precisa publicar com evidências.

02

Rastreabilidade total

Toda análise deve ser auditável. Modelo, versão, prompt, temperatura — tudo documentado para reprodutibilidade.

03

Construído por quem usa

Nenhuma funcionalidade foi adicionada sem ter sido necessária em uma pesquisa real. Isso garante que cada detalhe importa.

04

Neutralidade de modelo

Não defendemos nenhum LLM. Oferecemos a camada que permite escolher o melhor modelo para cada tarefa.

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