Como o simulador funciona
A ferramenta avalia se o RAG (Retrieval Augmented Generation) é a abordagem certa para o seu caso a partir de 5 variáveis: volume de documentos, tipo de conteúdo, volume de consultas por dia, precisão exigida e presença de dados sensíveis.
O que o RAG faz: em vez de depender só do que o modelo aprendeu no treino, ele busca nos seus documentos as informações certas antes de responder. Bom pra bases internas, documentos da empresa e dados que mudam.
A base do cálculo:
- Volume de documentos: acima de ~50 documentos, o RAG começa a pagar o investimento de setup
- Tipo de conteúdo: PDF e Word são mais fáceis de indexar; emails misturados pedem mais cuidado
- Precisão exigida: precisão alta aumenta o valor do RAG frente a um chatbot comum
- Dados sensíveis: LGPD eleva o custo de setup mas torna o RAG mais adequado que soluções genéricas
O resultado mostra um score de adequação de 0 a 100, um veredito claro (Vale muito, Vale ou Não vale), uma estimativa de custo de setup e a alternativa recomendada quando o RAG não é o caminho.
Por que simular antes de implementar
RAG virou palavra da moda e muita empresa implementa sem precisar. Em volumes baixos ou precisão baixa, um chatbot com prompt bem feito resolve. Em volumes altos com precisão crítica, o RAG se paga rápido. O simulador ajuda a decidir antes de investir.
Quer validar o resultado?
O simulador dá um sinal inicial. O diagnóstico gratuito (30 min, online) refina com a realidade dos seus documentos e dos seus processos.