Arquitetura RAG: pesquisa numa passagem, agentes ou GraphRAG?
Tradução automática
Este artigo foi traduzido automaticamente a partir da versão original em inglês.
Comece com uma passagem de recuperação que forneça ao modelo excertos relevantes das fontes. Adicione pesquisa iterativa quando uma resposta precisar de uma segunda pesquisa cuja consulta dependa do primeiro resultado. Teste GraphRAG quando as perguntas exigirem relações ou uma visão de toda a coleção que a recuperação normal de excertos não consiga fornecer.
Estas são opções sobre como recolher evidência, não etapas pelas quais todos os sistemas RAG tenham de passar. Eu começaria por analisar as perguntas que falharam e os excertos que o modelo recebeu efetivamente. Mais pesquisa não consegue recuperar texto que o analisador de documentos descartou.
Última revisão: 2026-09-08.
Adeque a pesquisa à pergunta
| Estrutura da pergunta | Primeira abordagem a testar | Trabalho adicional a justificar |
|---|---|---|
| “Qual é o comando de reposição deste dispositivo?” | Uma passagem de recuperação, seguida de uma resposta com uma fonte | Um excerto relevante tem de chegar ao modelo de resposta |
| “Que substituto é compatível com a peça mencionada neste relatório?” | Pesquisa iterativa: encontrar a peça e, depois, consultar o catálogo de peças | Mais chamadas, uma regra de paragem e testes para ambas as pesquisas |
| “Que temas se repetem nestes relatórios?” | Pesquisa global com GraphRAG, comparada com uma abordagem de resumo mais simples | Criar e atualizar resumos derivados do grafo |
| “Como estão ligados estes fornecedores?” | Recuperação que tem em conta o grafo, comparada com pesquisa repetida de excertos | Ligações corretas entre entidades, relações e suporte nas fontes |
A documentação de consultas do GraphRAG da Microsoft distingue a pesquisa local sobre entidades extraídas e excertos das fontes da pesquisa global sobre relatórios de comunidades gerados. Um relatório de comunidade resume um grupo no grafo extraído. A pesquisa global utiliza esses relatórios para responder a perguntas sobre a coleção como um todo. Não se trata apenas de uma pesquisa vetorial com um nome novo.
A recuperação iterativa é uma opção de design separada e pode utilizar pesquisa de texto normal. O Adaptive-RAG estuda o encaminhamento de perguntas entre ausência de recuperação, uma única etapa e várias etapas de recuperação. Isto permite testar diferentes percursos; não determina qual deles terá melhores resultados no seu corpus.
Verifique a evidência em falta antes de alterar a arquitetura
Para cada pergunta que falhou, guarde a fonte esperada e os excertos recuperados. Depois, localize a primeira perda:
- Se a fonte nunca entrou no índice, corrija a ingestão ou a análise de documentos.
- Se um filtro de tópico opcional a excluiu, teste o filtro ou mantenha um percurso de pesquisa mais abrangente. Mantenha os filtros de permissões aplicados em todos os percursos.
- Se o excerto foi recuperado, mas ficou demasiado abaixo no ranking, teste alterações à recuperação e ao reranking.
- Se um nome necessário aparece apenas no primeiro resultado, teste uma segunda pesquisa utilizando esse nome.
- Se o modelo recebeu evidência suficiente, mas respondeu incorretamente, analise a etapa de resposta antes de adicionar mais recuperação.
A resposta sobre os componentes de pesquisa aborda BM25, embeddings e rerankers no âmbito de uma passagem de recuperação. Estes componentes também podem servir um sistema iterativo; não determinam quantas pesquisas o sistema deve realizar.
Compare a qualidade da evidência e o custo
Compare os percursos utilizando as mesmas perguntas e os mesmos documentos autorizados. Defina para cada um um orçamento explícito de tempo e de chamadas ao modelo. Meça se encontrou a evidência necessária, se respondeu corretamente e se citou excertos que sustentam as suas afirmações. Inclua os tempos de espera excedidos e orçamentos de pesquisa esgotados entre as falhas.
Para um grafo, analise as entidades e relações extraídas, além das respostas finais. Uma ligação errada entre fornecedores pode produzir uma resposta coerente sobre a empresa errada. Inclua na comparação os custos de criação e atualização do índice; analisar apenas o custo das consultas ignora esse trabalho.
Se a recuperação numa passagem atingir o objetivo, fique por aí. Adicione outro percurso para os tipos de perguntas em que uma falha medida lhe atribua uma função concreta.
Leitura adicional
- O artigo Métricas de avaliação de RAG permite localizar perdas de evidência na análise de documentos, na filtragem, na recuperação e na geração.
- Guia de engenharia de LLMs mapeia os percursos de ingestão e de consultas e introduz o GraphRAG.
- Enterprise RAG Challenge 3 analisa propostas públicas, encaminhamento de perguntas, evidência e respetivas limitações.