Conhecimento
Conhecimento / RAG
Respostas contextualizadas com informação relevante.
Retrieval-Augmented Generation recupera evidência autorizada antes de gerar uma resposta.
Definição direta
O que é e que problema resolve.
RAG combina recuperação e geração: antes de responder, busca trechos relevantes em fontes autorizadas e os incorpora ao contexto do modelo.
Reduz o trabalho de buscar entre fontes dispersas e permite responder com respaldo, sem transformar documentos isolados em uma promessa de verdade absoluta.
Arquitetura e limites
Projeto técnico com decisões explícitas.
Fluxo operacional
A qualidade depende do percurso completo, não só do modelo.
- Fontes → indexação → recuperação → reranking → contexto → geração.
- Embeddings e busca híbrida para sinais semânticos e exatos.
- Citações e trechos recuperáveis para revisar cada resposta.
Controles que importam
O conhecimento deve respeitar os limites da organização.
- Permissões aplicadas antes de recuperar informações.
- Atualidade definida por fonte, responsável e ciclo de atualização.
- Avaliação com casos reais, cobertura e qualidade da evidência.
Quando não basta
RAG não substitui dados corretos, processos nem critério especializado.
- Não substitui o fine-tuning quando é preciso mudar um comportamento estável do modelo.
- Não resolve sozinho relações complexas entre muitas entidades.
- Não elimina a necessidade de validar fontes e respostas críticas.
Relações
O sistema funciona como parte de uma plataforma.
Vamos transformar conhecimento em uma capacidade operável.
Definimos o caso, as fontes, os limites e a evidência necessária antes de construir.