Artigo AI

RAG em produção para CRM: LangChain + LlamaIndex

RAG em produção não é só gerar resposta boa, é manter qualidade consistente sob carga real.

Modo de leitura

Problema real e contexto

Times de atendimento precisavam acessar conhecimento distribuído sem depender de busca manual.

O objetivo foi criar uma camada RAG com governança de contexto e monitoramento contínuo.

Decisões técnicas

  • Pipeline de chunking e embeddings com versionamento.

  • Fallback para resposta sem contexto quando retrieval falhar.

  • Camada de avaliação com conjunto de perguntas críticas.

  • Logs estruturados por etapa: retrieval, prompt e resposta.

Tip: Não misture dados de baixa confiança no mesmo índice sem metadados de qualidade.

Checklist final

  • Definir estratégia de chunk e overlap por tipo de documento.

  • Registrar versão de embedding em cada item indexado.

  • Instrumentar latência e taxa de resposta sem contexto.

  • Criar rotina de reindexação controlada.

Erros comuns

  • Assumir que prompt resolve retrieval ruim.

  • Não validar dados duplicados ou desatualizados no índice.

  • Ignorar fallback quando a confiança é baixa.

Voltar para blog