Automação com IA
Assistente RAG para Consulta a Base de Conhecimento
Protótipo de assistente com recuperação aumentada para consulta de manuais, políticas ou documentação técnica interna.
Tipo de dados: simulado. Sem dados confidenciais de clientes ou empregadores.
Resumo Executivo
Este estudo descreve um assistente com recuperação aumentada que responde a perguntas a partir de uma base de conhecimento controlada, mantendo referências de fonte visíveis.
Pergunta de Negócio
É possível encontrar respostas fiáveis em manuais, políticas ou documentação técnica mais rapidamente sem perder rastreabilidade das fontes?
Pergunta Estatística / Hipótese
A avaliação pergunta se a qualidade da recuperação e o grounding das respostas são suficientes para pesquisa controlada em base de conhecimento, usando revisão orientada para precisão em vez de apenas qualidade gerativa aberta.
Dados
A base é simulada e contém documentos semelhantes a políticas, manuais, notas procedimentais e metadados para atribuição de fonte.
Metodologia
O fluxo usa divisão de documentos em chunks, embeddings, pesquisa vetorial, geração aumentada por recuperação, restrições de resposta e revisão de citações. O assistente é limitado a recuperação e síntese, não a tomada de decisão autónoma.
Implementação
Python trata ingestão, chunking e avaliação. LangChain e LangGraph estruturam o fluxo de recuperação e resposta. n8n pode orquestrar ingestão agendada ou notificações.
Resultados
Os outputs incluem exemplos de respostas, trechos-fonte recuperados, casos de falha e checklist para avaliar respostas sem suporte.
Limitações
As limitações incluem atualização das fontes, falhas de recuperação, perguntas ambíguas, alucinação do modelo, limites de permissão e necessidade de revisão humana em contextos de alto impacto.
Recomendação Executiva
Usar RAG para pesquisa controlada de conhecimento quando a visibilidade da fonte é importante, e definir caminhos claros de escalonamento para respostas incompletas ou sem suporte.
Ferramentas Utilizadas
Python, LangChain, LangGraph e n8n.
Links
Notebook, repositório GitHub e PDF executivo em breve.