Motor de Retrieval-Augmented Generation
Respostas de IA fundamentadas em contexto recuperado de bases industriais sob governança de infraestrutura
O IVR RAG implementa pipelines de Retrieval-Augmented Generation combinando modelos de linguagem com mecanismos estruturados de recuperação de conhecimento. Antes da geração de resposta, o sistema consulta conteúdos indexados, documentos técnicos e datasets operacionais autorizados, garantindo precisão contextual, governança e rastreabilidade.
Capacidades da infraestrutura RAG
- Pipelines de indexação e geração de embeddings
- Busca semântica vetorial sobre datasets controlados
- Filtragem de recuperação baseada em políticas do Identity
- Montagem estruturada de contexto antes da inferência
- Atribuição rastreável de fontes nas respostas geradas
Base de conhecimento industrial indexada
O IVR RAG mantém repositórios indexados de conhecimento industrial estruturado e semi-estruturado, incluindo documentação técnica, registros operacionais e dados governados. O conteúdo é processado por pipelines de embeddings e armazenado em índices vetoriais otimizados para recuperação semântica.
Fluxos de indexação são orquestrados pelo Scheduler e monitorados pelo OpsMonitoring, assegurando consistência e controle de desempenho.
A recuperação de conhecimento é projetada como processo de engenharia, não como busca ad-hoc.
Recuperação governada por políticas
As operações de recuperação são mediadas pelo MCP e validadas pelas políticas de autorização do Identity. Resultados de busca são filtrados conforme papel, escopo e permissões de dataset antes de compor o contexto do modelo.
Isso garante que respostas geradas pela IA estejam fundamentadas exclusivamente em fontes autorizadas e auditáveis.
- Filtragem de conteúdo sensível por perfil
- Restrição de acesso por dataset ou domínio
- APIs seguras de recuperação semântica
Pipeline de montagem de contexto e geração
Fragmentos recuperados são organizados em pacotes estruturados de contexto antes da invocação do modelo de linguagem. O pipeline controla limites de tokens, ordenação de relevância e rastreabilidade de cada item incluído.
Todas as etapas de recuperação e geração são registradas com identificadores de correlação, permitindo reprodutibilidade técnica.
As respostas de IA são fundamentadas em contexto recuperado sob controle de infraestrutura.
Atribuição de fonte e rastreabilidade
As saídas geradas podem incluir referências estruturadas a documentos de origem, identificadores de dataset e timestamps de recuperação. Isso possibilita validação técnica das respostas frente às fontes industriais originais.
Metadados de atribuição são persistidos juntamente com logs de execução, garantindo transparência em ambientes industriais regulados.
- Mapeamento de referências em nível de documento
- Persistência de metadados de recuperação
- Registros prontos para auditoria
Orquestração escalável de conhecimento
O IVR RAG integra-se ao IVR.AI e ao MCP para suportar fluxos distribuídos de recuperação e geração. Índices vetoriais e armazenamentos de embeddings podem ser escalados horizontalmente para grandes volumes de conhecimento industrial.
Ao combinar recuperação semântica, aplicação de políticas e geração rastreável, o IVR RAG transforma documentação e dados industriais em serviço corporativo confiável de conhecimento assistido por IA.
Retrieval-Augmented Generation torna-se capacidade empresarial governada — não atalho não controlado de informação.