RAG em produção para CRM: LangChain + LlamaIndex
RAG em produção não é só gerar resposta boa, é manter qualidade consistente sob carga real.
Problema real e contexto
Times de atendimento precisavam acessar conhecimento distribuído sem depender de busca manual.
O objetivo foi criar uma camada RAG com governança de contexto e monitoramento contínuo.
Decisões técnicas
- Pipeline de chunking e embeddings com versionamento.
- Fallback para resposta sem contexto quando retrieval falhar.
- Camada de avaliação com conjunto de perguntas críticas.
- Logs estruturados por etapa: retrieval, prompt e resposta.
Tip
Não misture dados de baixa confiança no mesmo índice sem metadados de qualidade.
Checklist final
- Definir estratégia de chunk e overlap por tipo de documento.
- Registrar versão de embedding em cada item indexado.
- Instrumentar latência e taxa de resposta sem contexto.
- Criar rotina de reindexação controlada.
Erros comuns
- Assumir que prompt resolve retrieval ruim.
- Não validar dados duplicados ou desatualizados no índice.
- Ignorar fallback quando a confiança é baixa.
Keywords
- RAG
- LangChain
- LlamaIndex
- LLM
- production AI
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