🔍 Nova Funcionalidade: RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Implementamos uma feature de RAG (Retrieval-Augmented Generation) para potencializar a capacidade de pesquisa e análise dos agentes de IA do projeto.
📌 O que é RAG?
O RAG combina recuperação de informações em bases vetoriais com geração de linguagem natural, permitindo que os agentes acessem documentos indexados e produzam respostas mais contextualizadas e embasadas em dados reais.
⚙️ Como funciona no projeto?
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Indexação de documentos
- Arquivos relevantes (ex.: relatórios financeiros, documentos de mercado, PDFs) são processados e armazenados em um banco vetorial FAISS.
- Esse banco vetorial permite buscas semânticas, indo além de simples palavras-chave.
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Ferramenta personalizada (
ragTool)- Criamos uma tool customizada dentro do framework CrewAI, encapsulando o retriever FAISS.
- Essa tool recebe uma query em linguagem natural e retorna os documentos mais relevantes.
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Integração com agentes
- Os agentes podem acionar a
ragToolsempre que precisarem de informações de suporte. - A consulta é realizada via RAGInput, garantindo que os parâmetros da busca estejam bem estruturados.
- Os agentes podem acionar a
🚀 Benefícios
- Respostas mais precisas e fundamentadas.
- Possibilidade de consultas complexas em bases documentais.
- Integração direta com os agentes do CrewAI, sem necessidade de lógica externa.