A construir um Agente de Conhecimento sólido? Comece com Agentic RAG e pesquisa híbrida—essa é a base.

A configuração é bastante simples: divide os teus dados em partes, executa as embeddings e depois coloca tudo numa base de dados vetorial. Próximo passo? Equipa o teu agente com uma ferramenta de pesquisa que consiga consultar esses vetores de forma eficiente.

Queres melhor precisão? Experimenta agrupar a recuperação por domínio primeiro, e depois adiciona uma camada de reranking. Faz uma enorme diferença quando a precisão é importante.

A abordagem híbrida combina pesquisa por texto integral com correspondência semântica—abrange tanto palavras-chave exatas como compreensão contextual. Essa combinação lida com muitos mais tipos de consultas do que usar apenas um método.

As bases de dados vetoriais já não são apenas armazenamento. Estão a tornar-se a camada de memória para agentes de IA que realmente precisam de raciocinar sobre grandes bases de conhecimento. O passo de reranking filtra o ruído e destaca o que é realmente relevante.

Se levas a sério agentes de conhecimento que não alucinam, é por esta arquitetura que deves começar.