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A Base de Conhecimento permite que você carregue documentos que seus agentes podem consultar durante as conversas. Usando busca vetorial e RAG (Geração Aumentada por Recuperação), os agentes encontram informações relevantes nos seus documentos para fornecer respostas precisas e fundamentadas.

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Como Funciona

  1. Upload de documentos (PDF, TXT, MD, DOCX)
  2. Processamento — Os documentos são fragmentados e convertidos em embeddings vetoriais
  3. Armazenamento — Os embeddings são armazenados no PostgreSQL com pgvector
  4. Recuperação — Quando relevante, os agentes pesquisam na base de conhecimento e incluem os resultados nas respostas

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Adicionando Documentos

1

Navegue até Conhecimento

Acesse as configurações do seu agente e selecione a aba Conhecimento.
2

Carregue os arquivos

Arraste e solte os arquivos ou clique para navegar. Formatos suportados:
FormatoExtensões
PDF.pdf
Texto.txt, .md
Documentos.docx
Planilhas.csv, .xlsx
3

Aguarde o processamento

Os documentos são fragmentados e incorporados automaticamente. Isso pode levar alguns instantes para arquivos grandes.
4

Verifique

Seus documentos aparecem na lista de conhecimento. Você pode visualizar os fragmentos e testar consultas de busca.

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Como os Agentes Usam o Conhecimento

Quando você faz uma pergunta, o agente:
  1. Converte sua pergunta em um embedding vetorial
  2. Pesquisa na base de conhecimento por fragmentos semanticamente semelhantes
  3. Inclui os fragmentos mais relevantes como contexto
  4. Gera uma resposta fundamentada nos seus documentos
Para melhores resultados, carregue documentos bem estruturados com títulos e seções claros. O algoritmo de fragmentação preserva a estrutura do documento.

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Gerenciando o Conhecimento

  • Adicionar novos documentos a qualquer momento
  • Remover documentos desatualizados
  • Ressincronizar para atualizar os embeddings após alterações nos documentos
  • Testar consultas de busca para verificar a qualidade da recuperação