Neste artigo você entende, de forma simples e objetiva, como funciona a tecnologia RAG (Retrieval-Augmented Generation) — o mecanismo que torna os agentes do Agently inteligentes, precisos e seguros.
Com esse entendimento, você conseguirá treinar agentes muito melhores.
O que é RAG?
RAG significa “Geração com Recuperação de Conteúdo”.
Em vez de o agente tentar responder com base apenas na IA, ele faz o seguinte:
Busca informações na sua base de conhecimento
Seleciona os trechos mais relevantes
Usa IA para montar uma resposta natural e coerente com o conteúdo encontrado
Isso garante que o agente responda com base no que você treinou, e não com informações genéricas da internet.
Como funciona na prática
1. O usuário faz uma pergunta
Exemplo:
“Quais são as formas de pagamento?”
2. O agente busca na base de conhecimento
A busca é feita usando similaridade semântica, que entende o sentido da frase — mesmo que as palavras não sejam idênticas.
Ele encontra, por exemplo, um trecho de TXT ou transcrição de vídeo como:
“Aceitamos pagamentos via Pix, boleto bancário e cartão de crédito em até 3x.”
3. A IA monta a resposta final
Com base nesse trecho, o agente responde:
“Atualmente, aceitamos pagamentos via Pix, boleto e cartão de crédito em até 3 vezes.”
Pontos importantes
O agente não usa conhecimento da internet (a menos que a IA aberta esteja ativada, o que não é indicado para suporte).
Ele responde somente com base no conteúdo que você forneceu.
Quanto mais organizada, clara e objetiva for a base, mais precisas serão as respostas.
Arquivos confusos ou misturados podem gerar respostas ruins.
Exemplos práticos
Exemplo 1 — Reembolso
Pergunta:
“Como posso pedir reembolso?”
Trecho encontrado na base (vídeo ou TXT):
“Solicitações de reembolso devem ser feitas por e-mail em até 7 dias após a compra.”
Resposta do agente:
“Você pode solicitar seu reembolso por e-mail em até 7 dias após a compra.”
Exemplo 2 — Duração das aulas
Pergunta:
“Quanto tempo duram as aulas?”
Trecho encontrado:
“Cada aula tem entre 10 e 15 minutos.”
Resposta do agente:
“As aulas têm entre 10 e 15 minutos, em média.”
Como melhorar as respostas do agente
Use FAQ reais (funciona excepcionalmente bem).
Evite textos genéricos, longos ou com linguagem publicitária.
Divida o conteúdo em tópicos claros.
Utilize vídeos do Smart Player — as transcrições e resumos enriquecem a base.
Faça testes com várias perguntas e ajuste a base quando necessário.
Dica extra
Se o agente estiver:
respondendo demais,
trazendo informações estranhas,
ou misturando assuntos,
o conteúdo provavelmente está desorganizado.
Soluções rápidas:
Separe os arquivos por tema
Use nomes claros
Reforce no prompt interno:
“Responda apenas com base na base de conhecimento.”
Para melhorar ainda mais, veja também: Potencialize seu agente de IA (Checklist completo).