vou auditar sua rag pipeline e corrigir a precisão de recuperação e permissões

Seu aplicativo RAG está retornando trechos errados, perdendo respostas óbvias ou mostrando documentos que as pessoas não deveriam ver?

Eu inspeciono pipelines de recuperação e digo exatamente onde eles falham. Chunking que separa tabelas e títulos, embeddings que não correspondem à linguagem do seu domínio, sem reranking para que o melhor trecho fique na posição nove, e filtros de permissão aplicados após a recuperação em vez de dentro da query.

O QUE VOCÊ CONSEGUE

Um relatório escrito do que está errado, classificado pelo impacto

Correções específicas com o raciocínio por trás, não conselhos genéricos

Qualidade da recuperação medida antes e depois

Escopo de permissão checado de acordo com papéis reais de usuário

Eu construí uma plataforma RAG com controle de permissão sobre uma grande base de conhecimento corporativa: escopo de inquilino e ACL aplicado dentro da query de recuperação para que texto não autorizado nunca entre no prompt, busca híbrida com reranking, chunking sensível à estrutura e rastreabilidade até o documento, seção e página.

rag audit

rag pipeline

vector search

integração com llm

Envie para mim sua stack e algumas queries que retornam respostas ruins. Vou te dizer o que provavelmente está errado antes de você pedir.

Me mande uma mensagem antes de pedir para eu confirmar o escopo.