Pipelines como state machines
O trabalho é modelado como pipelines com estados explícitos — não como scripts avulsos que terminam ou simplesmente desaparecem. Se algo falhar no meio do caminho, o runtime sabe exatamente onde parou.
ORION Core
O runtime operacional por trás do ORION.
ORION Core não é uma aplicação que você abre. É o runtime que mantém pipelines em execução, registra o que aconteceu e transforma informação dispersa em capacidade governável e recuperável.
Retrieval — transformar documentos em contexto para IA local — é um dos pipelines que esse runtime executa. O runtime em si é a fundação.
Fundação
Um runtime persistente, não uma aplicação request/response.
Recovery e replay
Nada crítico vive apenas em memória. Pipelines podem ser retomados, reprocessados ou reexecutados a partir de um histórico registrado — falhas se tornam etapas recuperáveis, não trabalho perdido.
Jobs, filas, workers
Trabalho de longa duração e em segundo plano é tratado por jobs e workers persistentes, desacoplados de qualquer requisição individual — as operações continuam mesmo quando ninguém está observando.
Modelo de eventos
O sistema sabe o que aconteceu, e quando.
Eventos de domínio, comando e sistema
Toda mudança relevante — um documento ingerido, um pipeline avançando, um job concluído — é registrada como um evento. Essa é a memória operacional sobre a qual o sistema funciona, não apenas um log para humanos lerem depois.
Orientado a eventos por padrão
Componentes reagem a eventos em vez de estarem fortemente acoplados entre si. Novas capacidades podem se inscrever no que já acontece no sistema sem reescrever pipelines existentes.
Rastreável por construção
Como as mudanças de estado são eventos, o caminho desde a chegada de um documento até a geração de uma resposta pode ser reconstruído — não apenas inferido.
Pipelines
Retrieval é um pipeline que o runtime executa — não o sistema todo.
DocumentoEntrada controlada de arquivos e conteúdo institucional.
ProcessamentoExtração, limpeza, normalização e enriquecimento de metadados.
ChunkingDivisão em unidades semânticas úteis para recuperação.
EmbeddingsRepresentação vetorial local para busca por significado.
Retrieval híbridoCombinação de busca semântica e lexical.
RerankingReordenação dos trechos mais relevantes antes da resposta.
ContextoMontagem de evidências para reduzir respostas vagas ou desconectadas.
LLMGeração final desacoplada, com suporte a diferentes backends locais.
Este é um pipeline entre outros que o runtime pode hospedar — cada um deles uma sequência de estados, eventos e etapas recuperáveis.
Não buscamos construir apenas mais uma interface de IA. Buscamos construir o runtime por trás dela.
Observabilidade & isolamento
Visibilidade e fronteiras como parte da arquitetura.
Observabilidade como contrato
Espera-se que todo subsistema exponha o que está fazendo — não como um recurso adicionado depois para depuração, mas como parte do que significa ser um componente desse runtime.
Multi-tenancy por design
O isolamento entre equipes, projetos ou organizações é tratado como uma propriedade fundacional, não algo adicionado depois ao custo de retrabalho.
Headless-first
O runtime opera de forma independente de qualquer interface. APIs e UIs são pontos de entrada na borda — não onde vive a lógica central do sistema.
Local-first
Projetado para operação próxima dos dados, reduzindo exposição e dependência externa.
Modular
Componentes desacoplados para permitir evolução gradual de pipelines, retrieval, reranking e inferência.
Auditável
Rastreabilidade, metadados e observabilidade como parte da arquitetura, não como adição posterior.
Princípio de engenharia
A complexidade da inteligência artificial moderna é inevitável. A complexidade operacional imposta aos usuários não deveria ser.
Arquitetura fundacional
Princípios de Engenharia
O ORION não é construído apenas em torno de performance técnica, mas também de durabilidade, auditabilidade, soberania de infraestrutura e clareza operacional de longo prazo.
Cada decisão arquitetural segue princípios explícitos para reduzir dependência, preservar transparência e manter sistemas de IA controláveis à medida que escalam.
Explorar Princípios