DeepRAG

A ferramenta DeepRAG permite que os agentes analisem e sincronizem informações em arquivos PDF e texto grandes usando a geração aumentada de recuperação (RAG). Ele foi projetado para cenários em que você precisa de respostas abrangentes e baseadas em citações derivadas de conteúdo de formato longo, como relatórios, manuais, políticas ou documentos de pesquisa.

O DeepRAG ingere um ou mais documentos fornecidos no runtime e realiza a recuperação semântica em todos os seus conteúdos. Com base na tarefa que você definir, ela sincroniza informações relevantes em uma resposta coerente e pode, opcionalmente, incluir citações que fazem referência aos documentos de origem.

Os casos de uso típicos incluem:

• Resumo de documentos ou coleções de documentos grandes
• Respostas a perguntas complexas baseadas no material de origem
• Comparação ou sintetização de informações entre várias seções ou arquivos
• Produção de resultados no estilo de pesquisa com citações rastreáveis

Para obter detalhes, consulte as Práticas recomendadas para DeepRAG e Batch Transform: JIT vs. estratégias baseadas em índice.

Fontes de Dados

O DeepRAG é compatível com entradas de arquivos just-in-time (JIT).

• Os arquivos são fornecidos diretamente por meio de entradas do agente.
• Apenas arquivos PDF e de texto são compatíveis.
• Não é necessária nenhuma criação de índice ou configuração de armazenamento externo.

Configuração da ferramenta DeepRAG

Adicione a ferramenta DeepRAG

1. Abra seu agente no modo de design.
2. Na lista de ferramentas integradas, adicione DeepRAG ao agente.

Após adicionada, a ferramenta DeepRAG aparece como um nó de ferramenta dedicado que você pode configurar no painel do lado direito.

Configurar entradas

No tempo de design, você define como o DeepRAG deve analisar os documentos fornecidos:

• Arquivo de origem : selecione a entrada de arquivo ou documento que o DeepRAG deve analisar. No runtime, isso resolve para o documento fornecido quando o agente é executado.

  Observação:

  Você deve configurar um argumento de tipo de arquivo no Data Manager.

• Tarefa do DeepRAG - Descreva o que o agente deve pesquisar nos documentos. Isso normalmente inclui:

  • Quais informações procurar
  • Como sincroniza ou estruturar a saída
  • Se e como referenciar origens

• Extensão de arquivo — especifique o tipo de arquivo esperado. Isso ajuda o DeepRAG a aplicar a estratégia de análise de documentos apropriada.

• Habilitar citações – Quando habilitado, a ferramenta inclui citações na saída que faz referência aos documentos de origem usados durante a resumo.

  

Execução da ferramenta DeepRAG

Ao executar ou depurar o agente, o DeepRAG é executado como parte da execução do agente:

• O documento de entrada é carregado e analisado.
• Seções relevantes são recuperadas com base na definição da tarefa.
• O modelo sincroniza uma resposta com base no conteúdo recuperado.
• Uma saída é gerada, incluindo opcionalmente citações.

Durante a execução, o DeepRAG aparece no Trace de Execução como uma chamada de ferramenta dedicada. Você pode expandir essa etapa para inspecionar informações detalhadas do runtime.

Inspeção de detalhes da execução

No rastreamento de execução, a ferramenta DeepRAG aparece como uma chamada de ferramenta dedicada. Você pode expandi-la para revisar:

• Entrada — o documento de origem, incluindo o nome do arquivo, tipo e metadados, e a consulta usada para orientar a recuperação e a resumo.
• Saída - A resposta gerada, incluindo citações de matriz quando habilitada.

Essa visibilidade ajuda você a entender como a resposta foi produzida e qual conteúdo de origem Contribuiu para a saída final.