O que é RAG?
RAG significa Retrieval-Augmented Generation (Geração Aumentada por Recuperação). É uma tecnologia fundamental que permite à IA da Make Talk responder com base no conhecimento específico do seu negócio, evitando alucinações (respostas inventadas).Importante: RAG é apenas uma parte da tecnologia da Make Talk. Além do RAG, utilizamos ferramentas inteligentes, integrações e processamento em tempo real para criar uma IA completa e operacional. Saiba mais sobre a tecnologia completa.
Como funciona na prática?
Você cria a base de conhecimento
Documentos com informações do seu negócio: produtos, preços, políticas, FAQs.
A IA processa e indexa
O conteúdo é transformado em uma base de dados que a IA consegue consultar rapidamente.
Analogia simples
Imagine que você contratou um atendente novo:| Sem RAG | Com RAG |
|---|---|
| Atendente só sabe o que estudou antes | Atendente tem acesso a um manual completo |
| Inventa respostas quando não sabe | Consulta o manual e responde com precisão |
| Informações desatualizadas | Manual sempre atualizado |
A IA da Make Talk não inventa. Ela só responde com base no que está na sua base de conhecimento.
Por que RAG é melhor que chatbots tradicionais?
| Chatbot tradicional | IA com RAG |
|---|---|
| Respostas pré-programadas | Respostas geradas dinamicamente |
| Precisa prever todas as perguntas | Entende variações naturais |
| Difícil de atualizar | Atualização simples da base |
| Respostas robóticas | Respostas humanizadas |
Por que RAG é tão importante?
Sem RAG, um chatbot responde baseado apenas no modelo base da IA, resultando em:- ❌ Respostas erradas - A IA inventa informações quando não sabe
- ❌ Informações desatualizadas - Não tem acesso ao conhecimento atual da empresa
- ❌ Riscos operacionais - Pode fornecer preços, políticas ou regras incorretas
- ❌ Perda de credibilidade - Clientes recebem informações falsas
- ✅ O agente responde somente baseado na sua documentação real
- ✅ Não inventa políticas, preços ou regras
- ✅ Reduz drasticamente riscos de inconsistência
- ✅ Garante que a IA use conhecimento confiável e atualizado
Como formamos a base de conhecimento
A base de conhecimento da Make Talk é construída a partir de múltiplas fontes:1. Documentos e arquivos
- PDFs - Manuais, políticas, documentação técnica
- Documentos de texto - Informações estruturadas sobre produtos e serviços
- Textos enviados - Conteúdo adicional fornecido pela empresa
2. Fontes web
- URLs públicas do seu site - Informações coletadas automaticamente
- Páginas específicas - Seções relevantes do site da empresa
3. Bases de conhecimento específicas
- Cada cliente/hotel/organização tem sua própria base isolada
- Informações são convertidas em vetores e indexadas separadamente
- Garante segurança, isolamento e personalização total
4. FAQs estruturadas
- Perguntas frequentes
- Variações de perguntas
- Respostas padrão
5. Regras comportamentais
- Quando transbordar
- O que não responder
- Tom de voz
RAG é apenas o começo
O RAG fornece o conhecimento estático, mas a Make Talk vai muito além:Além do RAG: Ferramentas e Inteligência Operacional
Mesmo com uma base de conhecimento robusta, muitos negócios precisam de respostas que dependem de:- Dados em tempo real
- Cálculos personalizados
- Informações que mudam diariamente
- Sistemas internos
- Regras de negócio complexas
Ferramentas e Integrações
Saiba como a IA vai além do RAG com ferramentas inteligentes.
Limitações do RAG puro
É importante entender o que o RAG sozinho não faz:- ❌ Não acessa informações em tempo real (estoque, disponibilidade)
- ❌ Não responde sobre o que não está na base
- ❌ Não aprende sozinha com as conversas
- ❌ Não acessa sistemas externos (exceto se integrado)
- ❌ Não faz cálculos dinâmicos (preços, tarifas)
Próximos passos
Entenda a tecnologia
Como funciona a IA
Entenda a tecnologia completa da Make Talk.
Ferramentas e Integrações
Veja como a IA vai além do RAG.
Crie sua base
Modelo de documento base
Veja o template universal para criar sua base.
Criar base eficiente
Boas práticas para construir sua base.