RAG: como fazer a IA responder com os documentos da sua empresa

Você pergunta a um assistente de IA sobre a política de troca da sua loja e ele responde com segurança — uma política que não é a sua. Modelos de linguagem sabem muito sobre o mundo e nada sobre a sua empresa. RAG (Retrieval-Augmented Generation) resolve isso.

A ideia em três passos

1. 1.Indexar: os documentos da empresa (manuais, políticas, catálogos, FAQs) são divididos em trechos e transformados em vetores que representam o significado — os embeddings de Busca semântica com embeddings: o site que entende o que o cliente quis dizer.
2. 2.Buscar: quando chega uma pergunta, o sistema encontra os trechos mais relevantes.
3. 3.Responder: a IA recebe a pergunta junto com esses trechos e responde com base neles, citando a fonte.

Onde usar

• Atendimento no site e no WhatsApp (Chatbot com IA no WhatsApp: o que funciona no atendimento real).
• Copiloto interno para o time consultar processos (Copiloto interno: IA que conhece os processos da sua empresa).
• Suporte técnico com base em manuais de produto.

Onde costuma falhar

• Documentos desatualizados: a IA responde com a política do ano passado.
• Trechos mal cortados: a resposta perde o contexto e fica incompleta.
• Pergunta sem resposta nos documentos: em vez de admitir, a IA inventa. Instruções e testes reduzem esse risco (Alucinação de IA: como reduzir o risco em sistemas de negócio).
• Dados sensíveis indexados sem controle de acesso.

O que medir

Taxa de respostas corretas num conjunto de perguntas reais, porcentagem de "não sei" e quantas conversas precisaram de um humano.

A We Codex aplica IA com documentos da empresa em CRMs inteligentes e sistemas. Fale com a gente.