Como construímos RAG em produção sem alucinações

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Como construímos RAG em produção sem alucinações

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RAG de demo é fácil. RAG em produção precisa de evals, grounding, fallbacks e humanos no loop — não de um prompt maior.

Geração aumentada por recuperação não é «ChatGPT + seus PDFs». Sistemas em produção respondem a partir dos seus dados, recusam quando há incerteza e escalam quando o que está em jogo é alto.

Grounding antes da geração

Indexamos apenas fontes aprovadas, fragmentamos pensando na estrutura e recuperamos com busca híbrida. As respostas citam fontes internamente para que engenheiros — e usuários — possam verificar.

Evals, não achismos

Mantemos um conjunto de testes com perguntas reais de tickets de suporte e calls comerciais. Cada mudança no pipeline roda contra ele. Precisão vence eloquência.

Repasse humano by design

Baixa confiança, temas de alto risco ou sentimento negativo vão para um humano. O trabalho do bot é economizar tempo — não prender clientes numa prisão de IA.

Resultado típico para clientes de ecommerce: tickets de suporte −40%, conversão em sessões assistidas em alta de dois dígitos — em semanas, não trimestres.

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