O que você precisa saber
RAG recupera informação e a fornece à geração. GraphRAG usa relações estruturadas em grafos para apoiar recuperação e síntese; existem diferentes implementações. Agentic RAG descreve fluxos em que um agente pode planejar, consultar e revisar a recuperação em etapas. As abordagens podem ser combinadas e precisam ser comparadas na tarefa real.
RAG começa pela evidência recuperável
No uso comum de RAG, a aplicação prepara uma coleção, recupera candidatos pertinentes e acrescenta evidências ao contexto de um gerador. Pergunta, filtros, recuperação, seleção e geração formam uma cadeia. O artigo de Lewis e colaboradores, de 2020, é um marco de uma abordagem específica; os produtos atuais usam variações além da formulação original.
RAG não é sinônimo de banco vetorial. Uma recuperação pode usar palavras-chave, vetores, metadados ou combinações. Dados transacionais atuais podem exigir uma ferramenta autorizada para consultar o sistema oficial. O princípio é fornecer evidência adequada, não obrigar todo dado a virar trecho semântico.
Quando a recuperação simples já atende
Se perguntas se concentram em regras localizáveis em documentos bem organizados, busca híbrida com filtros e reranking pode ser suficiente. Antes de acrescentar agentes ou grafos, observe o tipo de falha: faltou o trecho, faltou uma relação, faltou uma segunda fonte ou a geração ignorou a condição?
GraphRAG acrescenta entidades e relações
Um grafo representa nós e arestas: pessoas, documentos, produtos e decisões podem ser ligados por relações. GraphRAG usa essa estrutura em recuperação ou geração. Na abordagem da Microsoft, extração de entidades e relações e organização em comunidades apoiam modos de consulta local e global. Isso é uma implementação importante, não a única definição possível de todo GraphRAG.
Perguntas sobre temas recorrentes entre vários documentos podem se beneficiar de sínteses por comunidade. Perguntas sobre uma entidade podem usar seu entorno no grafo. A qualidade das relações é decisiva: se a extração atribui uma decisão à pessoa errada, o grafo propaga uma associação enganosa. Cada aresta relevante precisa conservar a fonte que permite conferir sua origem.
A manutenção também cresce
Novos documentos podem alterar entidades, relações, resumos e comunidades. Você precisa tratar versões, mudanças e exclusões. Um resumo global não pode misturar conteúdo de áreas com permissões diferentes e depois ser liberado a todos. A autorização deve valer também para derivados, não só para os arquivos originais.
Para continuar este critério: RAG na empresa: como dar contexto à IA sem perder o controle da informação →
Agentic RAG acrescenta decisões ao processo de consulta
Em um fluxo agentic, o sistema pode decompor a pergunta, escolher fontes, fazer consultas adicionais e verificar se reuniu evidência suficiente. Não existe um único algoritmo universal chamado Agentic RAG. O termo descreve uma família de desenhos com diferentes graus de autonomia e ferramentas.
Num exemplo hipotético, uma pergunta compara a política vigente com decisões anteriores. O agente pode buscar a política, localizar registros de alteração e solicitar uma consulta estruturada autorizada. Cada passo aumenta latência, custo e possibilidade de falha. O agente precisa saber quando parar, o que fazer sem evidência e quais ferramentas não pode usar.
Orçamento e parada fazem parte da resposta
Defina limite de passos, tempo, chamadas, fontes e custo. Repetir a mesma pesquisa não deve criar um ciclo indefinido. Uma resposta parcial com lacunas explícitas pode ser melhor do que gastar todo o orçamento fabricando uma conclusão. Trace o caminho e registre quais evidências sustentam cada conclusão.
| Pergunta dominante | Abordagem candidata | Custo a observar |
|---|---|---|
| Uma regra pontual | RAG com busca híbrida | Preparação, recuperação e revisão |
| Relações entre entidades | GraphRAG | Extração, atualização e erros de relação |
| Síntese de temas da coleção | GraphRAG com modo adequado | Resumos e autorização dos derivados |
| Investigação em várias fontes | Agentic RAG delimitado | Passos, ferramentas, latência e orçamento |
Como comparar as arquiteturas
Monte um conjunto de perguntas com classes distintas: localizar, relacionar, sintetizar e investigar. Defina evidência esperada e condições de aceitação antes de executar. Rode as alternativas sobre fontes comparáveis e confira não apenas a redação, mas fidelidade, completude, vigência, autorização, latência e custo total.
Separe o custo de construção do índice do custo de consulta. Um grafo pode exigir trabalho intenso na ingestão; um agente pode concentrar custo em cada pergunta. Também meça a manutenção quando uma fonte muda. Ganhar qualidade numa primeira resposta e perder controle nas atualizações não resolve o problema do conhecimento empresarial.
Casos negativos necessários
Inclua documentos contraditórios, entidades homônimas, relações sem prova, fonte inacessível, versão antiga e perguntas sem resposta. O sistema precisa preservar as diferenças e pedir revisão. Um resumo elegante que esconde conflitos é uma falha, não uma síntese superior.
Perguntas frequentes
GraphRAG substitui RAG?
GraphRAG amplia ou reorganiza o processo de recuperação em certos desenhos. Pode coexistir com busca de trechos e consulta estruturada. Seu valor depende do tipo de pergunta e da qualidade das relações.
Um agente elimina alucinações porque consulta mais fontes?
Não. Mais consultas podem acrescentar informação útil, mas também conteúdo errado e instruções maliciosas. Avaliação, limites de ferramenta, filtros e verificação de evidência continuam necessários.
Qual é a primeira implementação a testar?
A menor que responde aos casos com evidência suficiente. Diagnostique as falhas antes de adicionar estrutura. Complexidade deve resolver um problema medido e incluir um responsável por manutenção.
