Ingestão de documentos
PDFs, sites e bases de conhecimento que você aprova.
RAG
RAG e sistemas de conhecimento para informação da empresa
RAG — geração aumentada por recuperação — significa que o modelo deve consultar trechos antes de responder. É assim que um assistente permanece ligado às suas políticas, docs de produto e manuais operacionais em vez de inventá-los.
A ZEH Technologies constrói pipelines de ingestão, estratégias de fragmentação, filtros de metadados, busca híbrida quando útil e uma camada de resposta que pode mostrar fontes. Permissões importam: um arquivo financeiro não deve aparecer em um chat geral da equipe.
Veja O que é RAG em inteligência artificial? e aplicações RAG.
Fragmentação e metadados
Para que a recuperação possa filtrar por produto, idioma ou equipe.
Citações
Respostas que apontam de volta ao texto-fonte.
Filtros de permissão
Recuperação restrita por papel.
Conjuntos de avaliação
Amostras de pergunta/resposta do seu domínio.
Jobs de atualização
Reindexe quando os documentos mudarem.
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Perguntas frequentes
Perguntas que as empresas costumam fazer.
O RAG pode funcionar em vários idiomas?
Sim, com corpora e testes por idioma. Coleções de idiomas mistos precisam de design extra.
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