RAG sobre dados corporativos com Azure

RAG: ancorando a IA nos seus dados

Modelos de linguagem sabem muito sobre o mundo, mas nada sobre a sua empresa: seus contratos, políticas, produtos e histórico. Pedir respostas sobre esses temas a um modelo puro leva a alucinações, respostas inventadas com aparência convincente. A solução é o RAG (Retrieval-Augmented Generation): recuperar trechos relevantes dos seus dados e fornecê-los como contexto para o modelo responder com base em fontes reais.

Como o RAG funciona

O fluxo básico tem quatro etapas:

1. Ingestão: seus documentos são divididos em trechos e convertidos em vetores (embeddings) que capturam significado.
2. Indexação: os vetores e o texto são armazenados em um índice de busca, como o Azure AI Search.
3. Recuperação: na pergunta do usuário, o sistema busca os trechos mais relevantes por similaridade semântica.
4. Geração: o Azure OpenAI recebe a pergunta e os trechos como contexto e gera a resposta, idealmente citando as fontes.

O resultado é uma resposta ancorada, verificável e atualizada, sem precisar retreinar o modelo quando os dados mudam.

Arquitetura de referência no Azure

Busca híbrida e por que ela importa

A busca puramente vetorial captura significado, mas às vezes perde termos exatos, como códigos e nomes específicos. A busca híbrida combina busca por palavra-chave e busca semântica, e um reordenador melhora a relevância dos resultados. Essa combinação eleva bastante a qualidade das respostas em bases corporativas heterogêneas.

Respeitando permissões

Um RAG corporativo precisa respeitar quem pode ver o quê. Boas práticas incluem:

• Filtros de segurança no índice: cada trecho carrega os grupos autorizados, e a busca filtra pelo usuário.
• Integração com Entra ID: identidade determina o acesso.
• Segregação por área: índices ou filtros por domínio de dados.

Sem esse cuidado, o RAG pode reproduzir o mesmo problema de oversharing do Copilot.

Qualidade e avaliação

RAG não é "ligar e esquecer". A qualidade depende de avaliação contínua:

• Conjuntos de teste: perguntas com respostas esperadas para medir acurácia.
• Métricas de recuperação: se os trechos certos foram encontrados.
• Métricas de geração: fidelidade à fonte e ausência de alucinação.
• Feedback dos usuários: sinalização de respostas ruins.

Ajustes comuns incluem o tamanho dos trechos, a quantidade recuperada e as instruções dadas ao modelo.

Erros comuns em projetos de RAG

• Trechos grandes demais que diluem a relevância.
• Ignorar a busca híbrida e perder termos exatos.
• Não citar fontes, reduzindo a confiança do usuário.
• Esquecer permissões, criando risco de exposição.
• Pular avaliação, indo para produção sem medir qualidade.

Checklist para um projeto RAG

• Fontes de dados selecionadas e higienizadas
• Estratégia de trechos e embeddings definida
• Busca híbrida e reordenação configuradas
• Filtros de segurança por identidade aplicados
• Citação de fontes na resposta
• Conjuntos de avaliação e métricas ativos

Como a RHC ajuda

Como Microsoft Solutions Partner, a RHC projeta e implementa soluções RAG sobre seus dados com Azure AI Search e Azure OpenAI, cuidando de ingestão, busca híbrida, filtros de segurança por identidade, citação de fontes e avaliação contínua de qualidade. Entregamos assistentes que respondem com base nos seus documentos, com confiança e controle.

Key takeaways

• RAG ancora a IA nos seus dados, reduzindo alucinações.
• Azure AI Search e Azure OpenAI formam a base da arquitetura.
• Busca híbrida e filtros de segurança elevam qualidade e proteção.
• Avaliação contínua é essencial antes e depois de produção.