Vou otimizar sistemas enterprise rag com graphrag avançado e neo4j

Arquiteturas de busca vetorial ingênuas do RAG falham na referência cruzada de múltiplos documentos, tabelas relacionais e agregação semântica global. Quando pedaços de informação são recuperados sem o contexto estrutural, os LLMs geram alucinações ou saídas fragmentadas.

Reconstruo pipelines de recuperação com indexação hierárquica avançada, mecanismos de busca híbridos e mapeamento explícito de grafo de conhecimento (GraphRAG) via Neo4j.

Foco em Engenharia

• Extração de Grafo de Conhecimento: Utilizando modelos para extrair e mapear dados não estruturados da empresa em grafos de entidade-relação determinísticos dentro do Neo4j para roteamento de consultas multi-hop.
• Chunking que Preserva o Contexto: Estruturando o conteúdo com relações de tokens pai-filho para manter a continuidade semântica original antes da geração de embeddings.
• Recuperação Híbrida & Reranking: Interligando camadas de palavras-chave esparsas (BM25) com camadas densas de vetores, otimizadas via rerankers Cohere/BGE para densidade de contexto precisa.
• Análise de Documentos Multi-Modal: Construindo middleware de pipeline personalizado para extrair, estruturar e vetorizar dados embutidos em esquemas complexos de PDF e tabelas financeiras.