DeepRAG

Ferramenta DeepRAG para agentes: retrieval-augmented generation em grandes arquivos PDF e de texto, retornando respostas baseadas em citações a partir de conteúdo de formato longo.

A ferramenta DeepRAG permite que os agentes analisem e sintetizem informações em arquivos grandes de PDF e texto usando retrieval-augmented generation (RAG).Ele é 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 recuperação semântica em seus conteúdos. Com base na tarefa que você define, ele sintetiza informações relevantes em uma resposta coerente e pode incluir opcionalmente citações que fazem referência aos documentos de origem.

Os casos de uso típicos incluem:

• Resumir documentos grandes ou coleções de documentos
• Responder a perguntas complexas baseadas no material de origem
• Comparar ou sintetizar informações em várias seções ou arquivos
• Produzir saídas no estilo de pesquisa com citações rastreáveis

Para obter detalhes, consulte Melhores práticas para DeepRAG e Transformação em lote: JIT versus estratégias baseadas em índices.

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 texto são compatíveis.
• Nenhuma criação de índice ou configuração de armazenamento externo é necessária.

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.

Uma vez adicionada, a ferramenta DeepRAG aparece como um nó de ferramenta dedicado que você pode configurar a partir do painel do lado direito.

Configurar entradas

No momento do design, você define como o DeepRAG deve analisar os documentos fornecidos:

• Arquivo de origem: selecione o arquivo ou entrada do documento que o DeepRAG deve analisar. No runtime isso é resolvido no documento fornecido quando o agente é executado.

  Observação:

  Você deve configurar um argumento de tipo de arquivo no Gerenciador de dados.

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

  • Quais informações procurar
  • Como sintetizar ou estruturar a saída
  • Se e como fazer referência a fontes

• Extensão do arquivo - Especifique o tipo de arquivo esperado. Isso ajuda o DeepRAG a aplicar a estratégia de análise de documentos apropriada.

• Habilitar citações - quando habilitada, a ferramenta inclui citações na saída que fazem referência aos documentos de origem usados durante a síntese.

  

Executar a ferramenta DeepRAG

Quando você executa ou depura o agente, o DeepRAG é executado como parte da execução do agente:

• O documento de entrada é carregado e analisado.
• As seções relevantes são recuperadas com base na definição da tarefa.
• O modelo sintetiza uma resposta baseada no conteúdo recuperado.
• É gerada uma saída, incluindo opcionalmente citações.

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

Inspecionar detalhes de execução

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

• Entrada - O documento de origem, incluindo nome do arquivo, tipo e metadados, e a consulta usada para orientar a recuperação e a síntese.
• saída - A resposta gerada, incluindo uma matriz de citações quando habilitada.

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