- Introdução
- Segurança de dados e conformidade
- Organizações
- Autenticação e segurança
- Compreensão dos modelos de autenticação
- Configuração da integração do Microsoft Entrada ID
- Requisitos de complexidade de senha de usuários locais
- Licenciamento
- Sobre as licenças
- Preço unificado: estrutura do plano de licenciamento
- Flex: estrutura do plano de licenciamento
- Ativar sua licença Enterprise
- Fazendo o upgrade e downgrade de licenças
- Solicitando uma Avaliação de Serviço
- Atribuição de Licenças a Tenants
- Atribuição de licenças aos usuários
- Desalocando licenças de usuário
- Monitoring license allocation
- Atribuição excessiva de licenças
- Notificações de licenciamento
- Gerenciamento de Licenças de Usuário
- Tenants e serviços
- Contas e funções
- Testes em sua organização
- AI Trust Layer
- Aplicativos Externos
- Notificações
- Geração de logs
- Solução de problemas
- Migraçlão para o Automation Cloud

Guia de administração do Automation Cloud
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:
- Planejamento – Analisa sua pergunta, identifica subtarefas e define o escopo da pesquisa.
- Loop de pesquisa iterativo – Consulta dados indexados, extrai evidências relevantes e consolida as descobertas.
- 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.
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.
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.
| Recurso | Pesquisa semântica | DeepRAG |
|---|---|---|
| Finalidade | Localizar partes relevantes | Sintetize vários documentos |
| Limite de documento | Ilimitado | 1.000 páginas |
| Processando | Instantâneo | Minutos |
| Saída | Fragmentos | Síntese abrangente |
| Custo | Baixa | Médio |
| Citações | Básica | Detalhado |
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
- Use pastas bem organizadas e convenções de nomenclatura claras.
- Inclua metadados do documento e números das páginas.
- Evite duplicatas e certifique-se de que os arquivos sejam aplicados OCR se digitalizados.
Etapa 2 — Criar um índice
No Agent Builder:
- Selecione o nó Contexto e selecione Criar novo. Aqui está uma configuração de exemplo para um índice:
- Nome: Médico_Records_2025
- Descrição: registros agregados de pacientes para revisão
- Modo de ingestão: Avançado.
- 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.
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:
- [Requisito 1]
- [Requisito 2]
- [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.
Use as seguintes informações para otimizar o desempenho do seu contexto:
| Cenário | Duração típica | Dicas de otimização |
|---|---|---|
| ≤ 200 páginas | < 10 min | Use perguntas focadas e PDFs nativos. |
| 500-800 páginas | <20 min | Dividir arquivos grandes e refinar o escopo do prompt. |
| 1.000 páginas | < 30 min | Remove 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)
| Issue | Causa | Solução |
|---|---|---|
| Nenhum arquivo válido para usar no DeepRAG | Formato de arquivo incorreto ou modo de ingestão básico selecionado | Usar somente PDF/TXT |
| Tempo limite (60 min.) | Corpus muito grande ou comando complexo | Dividir documentos; simplificar consultas. |
| Referências ausentes | Prompt fraco ou origens não estruturadas | Verifique se os PDFs têm uma numeração consistente. |
| Resumos de baixa qualidade | Solicitação genérica ou baixa qualidade do documento | Melhorar a especificidade da solicitação; limpar a hierarquia do documento. |
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.