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Um pipeline RAG tem pelo menos meia dúzia de parâmetros que afetam a qualidade: tipo de chunking, tamanho, overlap, top-k, modelo de embedding, estratégia de busca. A maioria dos times testa esses parâmetros manualmente. Existe uma alternativa.
A maioria dos sistemas RAG trabalha com documentos de texto. Mas nas organizações, uma parte significativa do conhecimento está em gravações de reuniões, apresentações em vídeo, e áudios de treinamento. RAG multimodal é o caminho para desbloquear esse contexto.
RAG vetorial funciona bem para buscas diretas em documentos isolados. Mas quando a resposta exige conectar informação espalhada por centenas de fontes, a abordagem tradicional falha de forma silenciosa. GraphRAG existe para resolver esse problema específico.
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