Use palavra-chave quando…
Quer o documento específico. Sabe o número do contrato, nome do projeto, SKU. Busca exata é mais rápida e mais barata.
Guia • RAG vs Busca Corporativa
Por que busca por palavra-chave deixou de ser suficiente.
RAG é a técnica que faz a inteligência artificial responder uma pergunta usando só os documentos da sua empresa, e mostrando de onde tirou cada frase. Você não busca "manual_v3_final_USAR_ESTE.pdf"; você pergunta "como faço para abrir uma exceção de crédito acima de 500 mil?". A busca tradicional não responde isso. O RAG responde.
Qual a diferença entre RAG e busca corporativa?
Busca corporativa devolve uma lista de documentos que contêm as palavras digitadas. RAG busca pelo significado da pergunta, recupera os trechos que respondem e monta uma resposta em linguagem natural citando cada fonte. A busca acha o arquivo; o RAG responde a pergunta e mostra de onde veio.
- Palavra-chave falha quando o termo do usuário difere do termo do documento.
- RAG combina busca por significado e por palavra, e cita o trecho usado.
- Sem citação verificada, RAG vira chute bem escrito.
Lado a lado: o que cada um entrega.
Não é "novo é melhor que velho". É reconhecer que palavra-chave e busca semântica resolvem problemas diferentes, e empresas precisam dos dois.
| Busca tradicional (keyword) | RAG (busca por significado + inteligência artificial) | |
|---|---|---|
| Entrada | Palavras exatas; operadores booleanos. | Pergunta em linguagem natural. |
| O que recupera | Documentos cujo texto contém as palavras. | Trechos com intenção semelhante, mesmo sem palavras iguais. |
| O que devolve | Lista de links. | Resposta sintetizada citando fonte original. |
| Forças | Rápido. Determinístico. Bom para nomes próprios e códigos. | Lida com sinônimos, paráfrases, intenções implícitas. |
| Fraquezas | Não entende "como faço" sem você saber o termo. | Pode alucinar se mal calibrado; precisa de citação obrigatória. |
| Caso ideal | "Achar o contrato 2024-1182". | "Quais nossas regras para férias coletivas?". |
Como um RAG funciona.
Cinco etapas: as três primeiras acontecem quando o documento entra na base, as duas últimas na hora da pergunta. Entender cada uma ajuda a avaliar fornecedores e a identificar quem está vendendo "RAG" sem ter RAG.
-
1
Recorte
Cada documento é dividido em trechos curtos, que se sobrepõem para não cortar uma ideia no meio.
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2
Significado
Cada trecho ganha uma representação numérica do que ele quer dizer, não só das palavras que usa.
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3
Índice
As representações ficam guardadas de um jeito que permite achar os trechos parecidos em milissegundos.
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4
Recuperação
A pergunta passa pelo mesmo processo, e o sistema traz os trechos mais próximos dela em significado.
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5
Resposta com fonte
A inteligência artificial escreve a resposta usando só os trechos recuperados. Citação obrigatória.
Citações ajudam a conferir a resposta
Sem citação obrigatória, RAG vira chatbot bonitinho que inventa. A regra é dura: se a inteligência artificial não consegue apontar o trecho da fonte que sustenta a frase, a frase não pode aparecer na resposta.
Três técnicas que separam um RAG sério de um RAG de demo:
- Citação por trecho, não por documento. "Manual X, página 12, parágrafo 3" é diferente de "Manual X". O usuário precisa achar o ponto exato.
- Nível de confiança visível. Uma resposta com confiança baixa tem cara diferente de uma com confiança alta. O usuário vê a diferença.
- Encaminhamento explícito. Confiança abaixo do limite: o sistema diz "não sei" e sugere o especialista. Não inventa.
"A pergunta certa não é 'sua IA acerta?'. É 'sua IA sabe quando não sabe?'"
Quando usar cada um.
A boa busca corporativa moderna combina os dois. Cada modo tem um caso ideal, e o sistema roda os dois e junta os resultados.
Use RAG quando…
Tem uma dúvida, não um arquivo em mente. "Como faço…", "Quais nossas regras para…", "O que decidimos sobre…".
Use híbrido quando…
A pergunta tem termos técnicos e intenção. O sistema roda os dois em paralelo e junta os melhores resultados. É o padrão do Corptex.
Erros comuns ao implantar RAG
- Recorte ruim. Partir o documento no meio de uma frase quebra o contexto. Sobreposição entre trechos resolve.
- Modelo de significado genérico. Modelo treinado em inglês para documentos em português rende mal. Use um modelo multilíngue ou específico do seu setor.
- Sem filtro de visibilidade. RAG sem permissão por cargo vaza informação entre setores. Quem vê o quê tem que ser parte da busca, não um filtro depois.
- Sem avaliação contínua. Sem um conjunto de perguntas com resposta certa, você não sabe se trocou o modelo e piorou.
- Demora ignorada. Processar os documentos na hora da pergunta deixa a resposta lenta. Tudo é preparado quando o documento entra na base.
Como isso funciona no Corptex
No Corptex, cada pergunta roda as duas buscas ao mesmo tempo, por significado e por palavra, só dentro do que aquela pessoa pode ver, e a resposta cita o trecho de cada fonte com o nível de confiança à vista. Quando a confiança fica baixa, o Corptex não inventa: diz que não sabe e sugere o especialista. A mesma busca responde sobre os dados dos módulos, com a origem de cada número: o ERP mostra o documento de onde saiu a conta, o Comercial (CRM) monta a proposta a partir do que já foi decidido e a Segurança do trabalho cita a norma e a FISPQ. Quando a resposta mora em duas planilhas, o chat cruza os dados e devolve tabela e gráfico. Veja a tela do chat no tour do produto.
Perguntas frequentes
O que significa RAG?
RAG vem do inglês retrieval-augmented generation. A inteligência artificial primeiro recupera os trechos relevantes dos documentos da empresa e só depois escreve a resposta, usando esses trechos e citando cada um.
RAG substitui a busca por palavra-chave?
Não. Palavra-chave continua melhor para achar um número de contrato, um código ou um nome próprio. A boa prática é combinar as duas buscas, e é assim que o Corptex funciona.
Como evitar que a inteligência artificial invente respostas?
A resposta deve se apoiar só nos trechos recuperados, com a citação à vista para conferência. Quando a confiança fica baixa, o sistema diz que não sabe e indica o especialista, em vez de completar a lacuna.
A busca respeita quem pode ver cada documento?
No Corptex, sim. A visibilidade por setor e por pessoa faz parte da própria busca, então um trecho que a pessoa não pode ver nunca chega à resposta dela.
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