RAG combina um modelo de linguagem com recuperação de conteúdo corporativo. Antes de responder, o sistema busca trechos relevantes e os fornece como contexto. Isso pode melhorar atualização e rastreabilidade, mas não elimina erros nem substitui governança das fontes.
Defina perguntas e público
Liste tarefas, usuários e consequências. Busca interna de procedimentos tem risco diferente de resposta contratual ao cliente. Determine quando o sistema deve recusar ou transferir.
Prepare fontes
Catalogue documentos, responsáveis, versões, validade e permissões. Remova duplicidades e contradições. Um índice rápido sobre conteúdo ruim continua produzindo respostas ruins.
Segmente com contexto
Divida documentos preservando títulos, seções, tabelas e metadados. Trechos pequenos podem perder significado; grandes demais reduzem precisão e aumentam custo. Teste por tipo de conteúdo.
Combine busca
Busca semântica encontra proximidade de significado; palavras-chave preservam termos exatos, códigos e nomes. Uma estratégia híbrida e reranqueamento podem melhorar resultados. Filtros por produto, data e permissão são essenciais.
Aplique autorização antes da resposta
O usuário só pode recuperar conteúdo que já tem permissão para acessar. Não confie apenas na instrução do modelo. Filtre na camada de busca e registre a decisão.
Exija fontes e limites
Mostre documentos e trechos usados. Instrua a resposta a permanecer no contexto e declarar ausência. Citação não garante correção; valide se ela realmente sustenta a afirmação.
| Camada | Métrica |
|---|---|
| Recuperação | Fonte correta entre os resultados |
| Resposta | Fidelidade, completude e utilidade |
| Segurança | Bloqueio de conteúdo não autorizado |
| Operação | Latência, custo e falhas |
Crie conjunto de avaliação
Inclua perguntas comuns, ambíguas, sem resposta, desatualizadas e com restrição. Especialistas devem definir respostas e fontes esperadas. Compare versões antes de publicar.
Atualize e monitore
Detecte mudança de documentos, remova versões antigas e reindexe com registro. Analise respostas com baixa confiança, feedback e pesquisas sem resultado.
Integre a ações com cuidado
Responder e executar são níveis diferentes. Para alterar sistemas, aplique o modelo de agentes de IA com autoridade mínima.
Primeira entrega
Escolha um conjunto aprovado, um grupo de usuários e poucas intenções. Entregue busca, resposta citada, feedback e painel de qualidade. Amplie após demonstrar precisão e controle.
Para construir uma base de conhecimento com IA conectada a fontes e permissões reais, converse com a A2CR.
