Ideia principal
RAG recupera material relevante e o fornece como contexto ao modelo. Pode melhorar o embasamento, mas não garante resposta correta ou completa.
Método
Selecione documentos com responsáveis, datas e permissões. Avalie primeiro a recuperação dos trechos e depois a resposta. Exija referências e uma indicação clara quando a evidência não permite responder.
Como avaliar o progresso
Separe falhas de recuperação e geração. Teste documentos antigos, instruções conflitantes e perguntas sem resposta. Preserve permissões durante todo o processo.
Decisão
Distinga falhas em encontrar conhecimento de falhas em utilizá-lo. Melhorar a redação não corrige uma coleção sem resposta nem uma pesquisa que devolve a passagem errada.
Exercício
Prepare vinte perguntas com passagens esperadas, incluindo exclusões de produto, ofertas antigas e nomes semelhantes. Examine excertos antes das respostas. Classifique fonte ausente, passagem errada, contexto insuficiente, versões contraditórias ou geração sem apoio. Altere uma decisão de recuperação ou preparação e repita os casos afetados.
Entrega
Entregue pergunta, documento esperado, passagem devolvida, data, permissões e categoria de falha. Acrescente critérios de fidelidade, citações relevantes e abstenção. Assim responsáveis documentais e técnicos recebem reparações distintas e executáveis.
Erro a evitar
Excertos grandes podem esconder a resposta; pequenos podem remover condições essenciais. Examine conteúdo real além da pontuação de recuperação. Mantenha reservas, datas e âmbito de produto junto da afirmação correspondente.
A tecnologia e a sua utilidade.
IA agêntica
Um agente escolhe etapas e usa ferramentas para um objetivo, com permissões definidas.
Leia o guiaSkills
Instruções, exemplos e scripts reutilizáveis ensinam ao agente como a equipa executa uma tarefa.
Leia o guiaFontes oficiais
Google Cloud · RAGDemos
Quatro documentos fictícios permitem testar perguntas respondíveis, sem informação e com dados conflitantes.
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