# Ryan Nishikawa

- **Event:** [RAISE Summit Hackathon](https://cerebralvalley.ai/e/raise-summit-hackathon)
- **When:** Jul 4 at 9:00 AM – Jul 5 at 7:00 PM (GMT+2)
- **Where:** Paris, France
- **Team:** [Ryan Nishikawa](https://cerebralvalley.ai/u/Nishuw)
- **GitHub:** https://github.com/Nishuw/DocRAG-BR
- **Demo video:** https://drive.google.com/file/d/1yekQ2oFTfb3NJsU62B1dSjjr-sb3cBrY/view?usp=sharing
- **Gallery:** https://cerebralvalley.ai/e/raise-summit-hackathon/hackathon/gallery
- **Page:** https://cerebralvalley.ai/e/raise-summit-hackathon/hackathon/gallery/138

DocRAG BR é um sistema de RAG voltado para empresas brasileiras que transforma documentos financeiros complexos — texto, tabelas, gráficos e infográficos — em dados estruturados e pesquisáveis. O pipeline de ingestão identifica e processa cada tipo de conteúdo separadamente: chunking por sentença para texto, extração dedicada para tabelas, e Vision LLM para interpretar gráficos e infográficos. O retrieval acontece em duas etapas — roteamento por intenção da pergunta e reranking dos chunks mais relevantes — sempre citando a fonte exata no documento original. A interface de chat foi pensada para usuários não-técnicos como analistas de equity, contadores/auditores e diretores financeiros, resolvendo um problema real: o custo e tempo perdidos por empresas brasileiras ao extrair informação de documentos densos manualmente.

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