01 · Estudo de caso
Assistente de Pesquisa com IA
Sistema RAG — Assistente de IA que responde perguntas sobre documentos usando RAG e fontes confiáveis.
Pesquisadores e profissionais frequentemente gastam horas procurando informações em PDFs, relatórios e artigos extensos. As respostas relevantes estão espalhadas por diversos documentos, tornando a pesquisa mais lenta e difícil de verificar.
O principal desafio é o grande volume de informações não estruturadas. Ler e cruzar documentos manualmente consome tempo, enquanto buscas simples por palavras-chave podem ignorar o contexto e não fornecer respostas confiáveis com fontes.
- Usar uma busca baseada em palavras-chave para encontrar informações relevantes.
- Enviar documentos inteiros diretamente para o LLM.
- Usar busca semântica com embeddings e RAG. A busca semântica entende contexto e significado, facilitando encontrar informações relevantes mesmo quando as palavras exatas não aparecem.
- Recuperar apenas os trechos mais relevantes antes de gerar a resposta. Isso reduz o uso de tokens e melhora a precisão ao fornecer ao modelo um contexto focado e baseado nas fontes.
O AI Research Assistant centraliza diferentes fontes em um único ambiente, reduzindo o tempo gasto na busca e comparação manual de informações. Através de RAG, a ferramenta recupera os trechos mais relevantes dos documentos e gera respostas contextualizadas e baseadas nas fontes, tornando a pesquisa mais rápida, organizada e confiável.
Capturas de tela em breve.