O Problema das Alucinações
LLMs são poderosos, mas têm uma limitação fundamental: podem gerar informações plausíveis mas incorretas. Para aplicações empresariais, isso é inaceitável. RAG resolve esse problema ancorando as respostas em documentos reais.
Como Funciona o RAG
O RAG combina duas etapas:
Retrieval (Recuperação)
- Sua pergunta é convertida em um vetor semântico
- Buscamos documentos similares em sua base de conhecimento
- Os trechos mais relevantes são selecionados
Generation (Geração)
- Os trechos recuperados são fornecidos como contexto ao LLM
- O modelo gera uma resposta baseada especificamente nesses documentos
- Citações e referências são incluídas na resposta
Arquitetura Técnica
Nossa implementação de RAG inclui:
Vector Database
- Armazenamento eficiente de embeddings
- Busca semântica de alta performance
- Suporte a filtros e metadados
Chunking Inteligente
- Divisão de documentos preservando contexto
- Overlap estratégico entre chunks
- Tratamento especial para tabelas e listas
Reranking
- Refinamento dos resultados de busca
- Cross-encoder para maior precisão
- Balanceamento entre relevância e diversidade
Prompt Engineering
- Templates otimizados para cada caso de uso
- Instruções para citação de fontes
- Controle de tom e formato de resposta
Fontes de Dados Suportadas
Integramos com diversas fontes:
- Documentos: PDFs, Word, PowerPoint, planilhas
- Bases de Dados: SQL, MongoDB, Elasticsearch
- Sistemas: Confluence, Notion, SharePoint
- Web: Sites internos, intranets
- APIs: Integração com sistemas legados
Manutenção e Evolução
O sistema RAG não é estático:
- Atualização contínua: Novos documentos são indexados automaticamente
- Feedback loop: Respostas avaliadas pelos usuários melhoram o sistema
- Métricas: Acompanhamento de qualidade das respostas
- Versionamento: Controle de versões da base de conhecimento
Casos de Sucesso
Empresas que implementam RAG observam:
- Redução de 70% no tempo de busca por informações
- Aumento de 50% na adoção de bases de conhecimento
- Diminuição significativa de retrabalho por informações desatualizadas