Você não fica monitorando todos os dias se o chatbot RAG que deveria se tornar uma enciclopédia interna após a implementação está dizendo alguma mentira? É uma situação comum causada pela complexidade do processo de atualização do conhecimento da IA, enquanto as regulamentações e os manuais da organização mudam com frequência. No momento em que o chatbot adota um documento incorreto, além de não melhorar a eficiência do trabalho, ele pode até causar 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 consideravelmente de acordo com a precisão com que ele encontra os documentos relacionados à pergunta.
Mesmo que o usuário faça uma pergunta 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 usada no trabalho real.
Por que arquivos que diferem apenas no ano são confundidos com mais facilidade?
Mesmo após uma revisão, as regulamentações e diretrizes de trabalho das empresas geralmente mantêm títulos e estruturas gerais semelhantes. A regulamentação de recursos humanos de 2024 e a de 2026 também têm a maioria das frases iguais, diferenciando-se 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 semanticamente semelhantes à pergunta, ele considera ambas as 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 a regulamentação anterior ser selecionada como base da resposta.
A Clevi Lens foi projetada 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, para atualizar a IA interna, era necessário solicitar a atualização a um desenvolvedor e aguardar a execução do trabalho.
Agora, porém, sem tempo de espera, não desenvolvedores podem gerenciar facilmente o conhecimento da IA diretamente.
Na Clevi Lens, os responsáveis pelas áreas de negócio podem adicionar e editar documentos na tela de gerenciamento ou excluí-los dos documentos pesquisados. Mesmo não desenvolvedores podem refletir as mudanças de trabalho no momento necessário e verificar os resultados da aplicação.
A IA interna confiável é gerenciada continuamente
Os chatbots RAG também precisam atualizar sua base de conhecimento sempre que regulamentos e manuais são 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 distinguir 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 com foco nos responsáveis pelas tarefas
- Verificação do status do conhecimento aplicado ao chatbot
Confira os recursos detalhados do Clevi Lens na página do produto abaixo.