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Guia de administração do Automation Cloud

Última atualização 24 de nov de 2025

Usando o DeepRAG

O DeepRAG é uma camada de contextualização e, Você a usa para criar agentes que realizam pesquisas aprofundadas, análises investigativas e raciocínio baseado em evidências em escala. Para saber mais sobre agentes, consulte o manual do usuário dos agentes.

O DeepRAG opera em três fases:

  1. Planejamento – Analisa sua pergunta, identifica subtarefas e define o escopo da pesquisa.
  2. Loop de pesquisa iterativo – Consulta dados indexados, extrai evidências relevantes e consolida as descobertas.
  3. Síntese – Integra todas as evidências em uma resposta coesa e baseada em citações.

Cada resultado inclui referências rastreáveis à origem original, garantindo a auditabilidade e a conformidade em todo o backend de dados da empresa.

Principais recursos

Aqui estão os principais recursos do DeepRAG:

  • Síntese de vários documentos – Sintetiza informações em até 1.000 páginas em uma única consulta.
  • Respostas com citações – Inclui nomes de documentos, números de páginas e carimbos de data/hora para cada descoberta importante.
  • Raciocínio por agentes – planeja, pesquisa e adapta-se durante a execução, em vez de apenas recuperar resultados.
  • Escala Enterprise – Processa dados estruturados e não estruturados de várias origens por meio de um único índice.
  • Rastreiabilidade e conformidade – Mantém trilhas de auditoria completas das origens usadas na resumo.

Quando usar o DeepRAG

Use o DeepRAG quando seus agentes precisarem:

  • Analise vários documentos para responder a uma pergunta complexa.
  • Gere um resumo abrangente em diversos conjuntos de dados.
  • Valide as descobertas com citações de alta fidelidade.
  • Realize pesquisas regulatórias, médicas ou jurídicas que exijam rastreabilidade.

Use a Pesquisa Semântica para pesquisas rápidas de fatores e o DeepRAG para uma análise ou resumo detalhada de conjuntos de documentos. Para obter detalhes sobre o uso de contexto em agentes, consulte o manual do usuário dos agentes.

Tabela 1. DeepRAG vs. outras abordagens
RecursoPesquisa semânticaDeepRAG
FinalidadeLocalizar partes relevantesSintetize vários documentos
Limite de documentoIlimitado1.000 páginas
ProcessandoInstantâneoMinutos
SaídaFragmentosSíntese abrangente
CustoBaixaMédio
CitaçõesBásicaDetalhado

Configuração do DeepRAG

Antes de usar o DeepRAG, certifique-se de atender aos seguintes pré-requisitos:

  • Seus dados são armazenados no formato de arquivo correto: PDFs nativos ou arquivos TXT, até 512 MB por arquivo.
  • Você tem AI Units para ingestão e execução de consultas. Para obter detalhes, consulte Licenciamento da Contextualização.

Em seguida, conclua as seguintes ações:

Etapa 1 - Preparar documentos

  1. Use pastas bem organizadas e convenções de nomenclatura claras.
  2. Inclua metadados do documento e números das páginas.
  3. Evite duplicatas e certifique-se de que os arquivos sejam aplicados OCR se digitalizados.
Observação: para alta precisão, use PDFs nativos e estruture documentos por categoria ou identificador.

Etapa 2 — Criar um índice

No Agent Builder:

  1. Selecione o nó Contexto e selecione Criar novo. Aqui está uma configuração de exemplo para um índice:
    1. Nome: Médico_Records_2025
    2. Descrição: registros agregados de pacientes para revisão
    3. Modo de ingestão: Avançado.
  2. Carregue seus documentos e aguarde a conclusão da ingestão.
    • Custo de ingestão: 0,2 AIU x número de páginas. Por exemplo, 1.000 páginas = 200 AIU.

Etapa 3 – Configurar o agente

Configure seu agente. Aqui está um exemplo:

  • Nome do agente – Resumir de registros médicos
  • Descrição – Analisa prontuários médicos de pacientes com citações completas
  • Contexto – Configurar o contexto. Por exemplo:
    • Índice: Médico_Records_2025;
    • Estratégia de pesquisa: DeepRAG
    • Prompt de estratégia de pesquisa – Escreva um prompt eficaz, como: "Análise todos os registros médicos e forneça um resumo abrangente, incluindo: diagnósticos e tratamento, Histórico médico, Medicamentos, resultados de laboratórios."
  • Especifique o formato de saída – Por exemplo: "Resumo estruturado com citações". Sempre inclua instruções detalhadas de formato de saída e instruções de tratamento de conflitos em seu prompt.
Observação: se o resumo gerado pelo DeepRAG exceder o limite de tamanho de saída, recupere o resumo completo externamente. Use o ID do DeepRAG (dos traces) junto com a atividade Resumo da Contextualização — DeepRAG GenAI para buscar a saída sincronizada completa fora da execução do agente. Isso permite que você acesse toda a resposta sem truncar.

Gravação de prompts eficazes para o DeepRAG

Use o seguinte padrão de prompt para obter resultados confiáveis:

Função:

Você é um [especialmente em domínio] revisando [tipo de documento].

Tarefa:

Analisar todos os documentos e [objetivo específico].

Requisitos:

  1. [Requisito 1]
  2. [Requisito 2]
  3. [Requisito 3]

Formato de saída:

[Formato de saída estruturado]

Exemplo de um bom exemplo de solicitação: você é um profissional médico que revisa os prontuários de um paciente. Crie um resumo abrangente, incluindo diagnóstico, histórico, pacientes e resultados de laboratórios.

Exemplo de solicitação ruim: resuma os registros do paciente.

Otimizando o desempenho do DeepRAG

Use as seguintes informações para otimizar o desempenho do seu contexto:

CenárioDuração típicaDicas de otimização
≤ 200 páginas< 10 minUse perguntas focadas e PDFs nativos.
500-800 páginas<20 minDividir arquivos grandes e refinar o escopo do prompt.
1.000 páginas< 30 minRemove Duplicates

Modelo de custo

  • Ingestão = 0,2 AIU x páginas

  • Consulta do DeepRAG = 0,20 AIU por 30 mil tokens (0,2–0,4 AIU por 500 páginas)

Solução de problemas

IssueCausaSolução
Nenhum arquivo válido para usar no DeepRAGFormato de arquivo incorreto ou modo de ingestão básico selecionadoUsar somente PDF/TXT
Tempo limite (60 min.)Corpus muito grande ou comando complexoDividir documentos; simplificar consultas.
Referências ausentesPrompt fraco ou origens não estruturadasVerifique se os PDFs têm uma numeração consistente.
Resumos de baixa qualidadeSolicitação genérica ou baixa qualidade do documentoMelhorar a especificidade da solicitação; limpar a hierarquia do documento.

Casos de uso para DeepRAG

Aqui estão alguns cenários de negócios da vida real em que o DeepRAG pode ser útil:

Resumo de prontuário médico: analise arquivos de pacientes de 200 a 400 páginas para extrair diagnósticos, tratamento, exames e laboratórios com resumos precisos.

  • Exemplo de solicitação: analise todos os registros médicos do paciente e gere um resumo médico, incluindo as principais reclamação, diagnóstico, pacientes e recomendações de tratamento.
  • Resultado: revisão 5 a 10 vezes mais rápida e precisão de 70 a 90% em implementações na área de saúde

Análise de contratos: revise vários acordos para identificar os termos principais, cláusulas e cláusulas padrão.

  • Exemplo de prompt: analisar todos os acordos de crédito e extrair termos financeiros, cláusulas e provisões padrão.
  • Resultado: habilita a análise de risco com trilha de auditoria completa para fluxos de trabalho legais e de conformidade.

Revisão regulatória e de conformidade: resuma relatórios de auditoria, arquivos e SOPs para destacar lacunas de conformidade com referências no nível da página.

  • Exemplo de solicitação: revise todos os registros regulatórios e resuma o status de conformidade, identificando não-conformidades com citações.

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