Você já usou um chatbot que só responde com frases genéricas? É frustrante. Para resolver isso, surgiu o RAG — Retrieval-Augmented Generation — uma abordagem que combina IA com acesso a dados reais da sua empresa. Neste post, explicamos o que é RAG, como ele funciona e por que ele transforma seus agentes de atendimento.
O que é RAG? RAG é uma arquitetura de IA que permite ao chatbot buscar dados em fontes externas (como planilhas, PDFs ou bancos de dados) antes de gerar uma resposta. Ou seja, ele “consulta” seus próprios documentos antes de responder.
Como funciona na prática? Quando um cliente pergunta algo, o agente analisa a questão, busca as informações relevantes (como um contrato salvo no Google Drive), e só então constrói a resposta. Isso garante muito mais precisão e contexto.
Vantagens de usar RAG:
- Respostas contextualizadas e personalizadas
- Redução de erros em informações sensíveis (como contratos, prazos, preços)
- Agentes capazes de responder perguntas complexas e específicas
Aplicação na Quantize HUB: Nossos agentes com RAG são conectados aos documentos e planilhas do próprio cliente, podendo responder com base nas regras, políticas e informações reais da empresa. Isso significa um atendimento realmente inteligente, que entende o seu negócio.
Conclusão: Se você quer um agente que vai além do básico, o RAG é a solução. Na Quantize HUB, usamos essa tecnologia para entregar qualidade, segurança e precisão nas respostas. Pronto para evoluir seu atendimento com dados reais?
