Conceitos
Como o FlexyAgents ingere conteúdo, faz chunking e embedding, recupera passagens relevantes e orienta o modelo a permanecer no que você aprovou.
Geração aumentada por recuperação significa que o modelo recebe trechos do seu corpus antes de responder. O FlexyAgents gerencia ingestão, busca vetorial e ranking para que operadores foquem em qualidade e escopo do conteúdo — não em plumbing de ML de baixo nível.
Quando a recuperação não encontra nada útil, agentes bem ajustados devem admitir incerteza e oferecer caminhos humanos em vez de inventar fatos.
Uploads cobrem PDFs, Office, exportações HTML, imagens, áudio, vídeo e outros binários suportados. Extração de texto pode combinar parsers, OCR e visão ou transcrição Gemini opcionais quando configurados. Conectores sincronizam fontes SaaS em cronograma. Crawlers extraem URLs públicas com profundidade e cortesia, e podem processar imagens e mídia linkadas opcionalmente.
Linhas Q&A estruturadas complementam documentos longos para respostas que precisam ser literais — políticas, textos jurídicos ou dados de SKU.
Documentos são divididos em fragmentos adequados para modelos de embedding; limites tentam respeitar headings e tabelas, mas fontes imperfeitas melhoram com edição.
Consultas são embedadas no mesmo espaço que os fragmentos; passagens superiores são ranqueadas e injetadas no prompt com instruções de citar ou parafrasear com fidelidade.
O produto incentiva citar fontes reconhecíveis pelo cliente (títulos de artigo, URLs) quando o template pedir. Templates de recusa reduzem alucinações em temas de alto risco.
Analytics de turnos “desconhecidos” ou de baixa confiança ajuda a priorizar lacunas de conhecimento sem ler cada transcrição.
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