Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

Colocar um assistente para responder com base em documentos da empresa sem um mecanismo rigoroso de avaliação é uma aposta perigosa. A metodologia moderna de RAG combina técnicas de recuperação semântica com evals sistemáticos medindo alucinações de forma matemática.

1. Pipeline RAG Avançado

Componentes de alta performance em recuperação:

• Estratégias de Chunking Semântico: Divisão de documentos respeitando limites de seções e parágrafos para não quebrar conceitos interdependentes;
• Bancos Vetoriais Corporativos: Qdrant, ChromaDB e extensões relacionais como pgvector no PostgreSQL;
• Re-ranking com Cross-Encoders: Reordenação dos trechos mais relevantes usando modelos que avaliam o par Pergunta+Passagem conjuntamente, elevando a precisão do contexto;
• Avaliação Sistemática (Framework Ragas): Medição objetiva de 4 dimensões críticas: Fidelidade (Faithfulness - a resposta é amparada pelo contexto?), Relevância da Resposta, Relevância do Contexto e Precisão da Recuperação.

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