O que é RAG e quando devo usar?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a capacidade de um agente consultar documentos da sua empresa antes de responder. É o que faz a diferença entre uma IA genérica e uma IA que conhece sua organização.

Sem RAG:
"Qual a política de home office da empresa?" → IA inventa uma resposta genérica.

Com RAG:
"Qual a política de home office da empresa?" → IA consulta 'Política de Home Office v3, cláusula 2.1' e responde com citação.

Use RAG quando:

• A resposta depende de documentos internos (políticas, manuais, contratos-modelo)
• Você quer reduzir alucinações (modelo obrigado a usar base + citar)
• O conteúdo é atualizado frequentemente (RAG atualiza em minutos; retreinar modelo seria inviável)
• Você precisa de rastreabilidade (auditoria de onde a info veio)

Não use RAG se a pergunta é genérica (raciocínio puro, fato público já no modelo) ou se o documento é pequeno demais (< 5 páginas) — neste caso use 'Contexto completo' em vez de busca focada.

📖 Documentação completa na Wiki:

• RAG — guia completo
• Arquitetura da Plataforma