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RAG com Arquivos no n8n: Busca Inteligente e Compliance para Empresas Brasileiras

Este guia ensina como implementar RAG (Retrieval-Augmented Generation) com arquivos no n8n, criando sistemas de busca inteligente, assistentes de documentação, compliance LGPD e automação de conhecimento para empresas brasileiras.

O que é RAG?​

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que combina modelos de linguagem com fontes de dados externas para gerar respostas mais precisas e contextualizadas. Em vez de depender apenas do conhecimento interno do modelo, o RAG recupera documentos relevantes para fundamentar as respostas em conhecimento atualizado e específico do domínio.

Caso de Uso: Assistente de Documentação Empresarial​

Imagine uma empresa brasileira que possui milhares de documentos internos (manuais, políticas, procedimentos) e precisa de um assistente que possa responder perguntas específicas sobre esses documentos. O RAG permite criar um sistema que:

  • Indexa automaticamente todos os documentos da empresa
  • Busca semanticamente informações relevantes
  • Gera respostas precisas baseadas no contexto específico
  • Mantém compliance com dados sensíveis da empresa

Arquitetura do Workflow​

O workflow RAG com arquivos segue uma arquitetura em duas fases principais:

Implementação Passo a Passo​

Implementação Passo a Passo

Passo 1: Configurar o Vector Store​

Primeiro, configure um vector store para armazenar os embeddings dos seus documentos:

{
  "node": "n8n-nodes-langchain.vectorstoreinmemory",
  "operation": "Insert Documents",
  "parameters": {
    "embeddingModel": "text-embedding-ada-002",
    "chunkSize": 1000,
    "chunkOverlap": 200
  }
}

Passo 2: Processar Documentos​

Use o Default Data Loader para processar diferentes tipos de arquivo:

{
  "node": "n8n-nodes-langchain.documentdefaultdataloader",
  "parameters": {
    "filePath": "{{ $json.filePath }}",
    "textSplitter": "RecursiveCharacterTextSplitter",
    "chunkSize": 1000,
    "chunkOverlap": 200
  }
}

Passo 3: Configurar o Agente RAG​

Configure um agente que usa o vector store como ferramenta:

{
  "node": "n8n-nodes-langchain.agent",
  "parameters": {
    "model": "gpt-4",
    "tools": [
      {
        "type": "vectorStore",
        "description": "Busca informações nos documentos da empresa",
        "limit": 5,
        "includeMetadata": true
      }
    ]
  }
}
Workflow Completo

Workflow 2: Interface de Chat​

Configurações Recomendadas​

Para Documentos Brasileiros​

  • Embedding Model: 
    text-embedding-3-large
    (melhor para português)
  • Chunk Size: 500-1000 caracteres
  • Chunk Overlap: 200 caracteres
  • Metadata: Incluir informações como departamento, data, autor

Para Compliance LGPD​

  • Criptografia: Habilitar criptografia no vector store
  • Retenção: Configurar políticas de retenção de dados
  • Acesso: Implementar controle de acesso baseado em roles

Exemplo Prático: Manual de Procedimentos​

Vamos implementar um sistema para um manual de procedimentos de uma empresa brasileira:

1. Estrutura de Dados​

{
  "documento": "Manual de Procedimentos RH",
  "departamento": "Recursos Humanos",
  "versao": "2024.1",
  "dataAtualizacao": "2024-01-15",
  "autor": "Equipe RH",
  "tags": ["procedimentos", "rh", "compliance"]
}

2. Prompts Otimizados​

// Prompt para busca
const searchPrompt = `
Você é um assistente especializado em procedimentos empresariais brasileiros.
Responda baseado APENAS nos documentos fornecidos.
Se não encontrar informação específica, indique claramente.
Use linguagem formal e profissional adequada ao ambiente corporativo brasileiro.
`;

// Prompt para resposta
const responsePrompt = `
Baseado nos documentos recuperados, forneça uma resposta clara e estruturada:
1. Resposta direta à pergunta
2. Referência ao documento fonte
3. Contexto adicional relevante
4. Próximos passos se aplicável
`;

Monitoramento e Otimização​

Métricas Importantes​

  • Taxa de Recuperação: Quantas perguntas encontram documentos relevantes
  • Precisão das Respostas: Avaliação da qualidade das respostas
  • Tempo de Resposta: Performance do sistema
  • Uso de Tokens: Custos de operação

Otimizações​

  1. Ajustar Chunk Size: Teste diferentes tamanhos para seu tipo de documento
  2. Melhorar Metadata: Adicione tags e categorias mais específicas
  3. Refinar Prompts: Otimize os prompts para seu contexto específico
  4. Implementar Cache: Cache respostas frequentes para reduzir custos

Troubleshooting​

Problemas Comuns​

Respostas Genéricas

  • Verifique se o vector store tem dados suficientes
  • Ajuste o número de chunks retornados
  • Melhore a qualidade dos prompts

Performance Lenta

  • Use embedding models menores para desenvolvimento
  • Implemente cache de embeddings
  • Otimize o tamanho dos chunks

Dados Sensíveis Expostos

  • Configure filtros de metadata
  • Implemente controle de acesso
  • Use criptografia no vector store

Próximos Passos​

  1. Implemente o workflow básico com documentos de teste
  2. Adicione seus documentos e teste com perguntas reais
  3. Otimize as configurações baseado no feedback dos usuários
  4. Implemente monitoramento para acompanhar a performance
  5. Expanda para outros tipos de documento conforme necessário

Recursos Adicionais​

💡 Dica: Comece com um conjunto pequeno de documentos para testar e validar o sistema antes de escalar para toda a documentação da empresa.