RAG com agentes: por que evidências e rastreio são essenciais para confiar

RAG tradicional busca conteúdo em uma base de conhecimento e usa o material para embasar a resposta do modelo, mas sistemas reais precisam de mais controle sobre onde e como pesquisar. No “agentic RAG”, um agente reescreve a pergunta e decide fontes e estratégias de busca, combinando buscas lexical, semântica e por grafo, além de fusão de scores, reranking e descarte de resultados fracos.

O texto destaca que mais decisões aumentam a necessidade de um “evidence trail” claro: o sistema deve registrar o caminho de busca, mostrar o que pesquisou e por que aceitou uma fonte, além de informar o que não conseguiu verificar. Também é recomendado guardar consultas reescritas, filtros, IDs das fontes, timestamps e motivos de cada ramificação, com testes de replay para engenheiros entenderem por que uma fonte foi válida ou rejeitada.