Você adotou um chatbot RAG esperando que ele se tornasse uma enciclopédia interna, mas acaba monitorando todos os dias se ele não está dando respostas falsas? As regulamentações e os manuais da organização mudam com frequência, mas o processo de atualização do conhecimento da IA é tão complexo que situações como essa acabam sendo comuns. No momento em que o chatbot seleciona um documento incorretamente, em vez de aumentar a eficiência do trabalho, ele pode causar uma grande confusão ao fornecer orientações erradas.
O primeiro problema a ser verificado é a recuperação de informações incorretas
A qualidade das respostas de um chatbot de IA com RAG varia significativamente de acordo com a precisão com que ele encontra os documentos relacionados à pergunta.
Mesmo que o usuário pergunte sobre a regulamentação de recursos humanos mais recente, se um documento antigo for selecionado durante a busca, a IA responderá com base nesse conteúdo. Por mais detalhada que seja a explicação da resposta gerada, se a fonte utilizada estiver incorreta, ela não poderá ser aplicada ao trabalho real.
Por que arquivos que diferem apenas no ano são mais facilmente confundidos?
As regulamentações e as diretrizes de trabalho das empresas geralmente mantêm títulos e estruturas gerais semelhantes mesmo após uma revisão. A regulamentação de recursos humanos de 2024 e a de 2026 também têm a maioria das frases iguais, diferindo apenas em alguns itens, como a data de vigência, o número de dias de férias e o prazo para solicitação.
Como o RAG encontra documentos com significado semelhante ao da pergunta, ele considera as duas regulamentações materiais altamente relevantes. Se a data de vigência, a versão e o status de aplicação do documento não forem diferenciados separadamente, existe a possibilidade de que a regulamentação anterior seja selecionada como base para a resposta.
O Clevi Lens foi desenvolvido para identificar até mesmo pequenas mudanças numéricas e fornecer informações precisas.
Agora, sem tempo de espera, os profissionais da área podem gerenciar facilmente o conhecimento da IA diretamente.
Antes, era necessário solicitar aos desenvolvedores a atualização da IA interna e aguardar a execução do trabalho.
Agora, porém, sem tempo de espera, não desenvolvedores podem gerenciar facilmente o conhecimento da IA diretamente.
No Clevi Lens, os responsáveis pelas áreas de negócio podem adicionar e editar documentos na tela de gerenciamento ou excluí-los dos itens de busca. Até mesmo não desenvolvedores podem refletir as mudanças no trabalho no momento necessário e verificar o resultado da aplicação.
Uma IA interna confiável é gerenciada continuamente
Os chatbots RAG precisam atualizar sua base de conhecimento sempre que os regulamentos e manuais forem alterados. Para que o chatbot forneça respostas alinhadas aos padrões atuais de trabalho, é necessário gerenciar o status de aplicação dos documentos mais recentes e diferenciar os materiais anteriores.
- Cadastro dos regulamentos e manuais de trabalho mais recentes
- Gerenciamento da data de vigência e da versão de cada documento
- Exclusão de materiais expirados dos resultados de pesquisa
- Atualização do conhecimento pelos responsáveis pelo trabalho
- Verificação do status do conhecimento aplicado ao chatbot
Confira os recursos detalhados do Clevi Lens na página do produto abaixo.