RAG em Escala Empresarial

Todo tutorial de RAG percorre o mesmo caminho: divida seus documentos em chunks, gere os embeddings, armazene num banco vetorial, recupere os top-k resultados e passe ao modelo. Isso basta para uma demo. Não basta para produção.

As decisões de RAG em produção que determinam se um sistema é realmente útil — estratégia de chunking para tipos heterogêneos de documento, recuperação híbrida que combina sinais densos e esparsos, re-ranking para trazer à tona os chunks mais relevantes após a recuperação inicial, decomposição de consultas para perguntas complexas de múltiplas partes, integridade das citações, latência em escala — nenhuma delas aparece nos tutoriais.

Este whitepaper aborda as decisões de produção que a Tenten AI tomou ao longo de mais de 20 implantações empresariais de RAG em serviços financeiros, saúde, jurídico e manufatura. Não é um levantamento abrangente da área. É um guia opinativo sobre as decisões que mais importam, com o raciocínio que orientou cada uma delas.