Easy RAG
RAG · NLP · Busca vetorial

Easy RAG — do arquivo estático à resposta confiável

Transforme um volume enorme de pastas e formatos em um acervo que sua equipe realmente consegue consultar: indexação semântica, recuperação híbrida e respostas de LLM ancoradas nos seus próprios documentos institucionais.

Pensado para o cenário real da gestão educacional: quando a informação existe, mas falta um mecanismo único de consulta sobre muitos arquivos e formatos.


Objetivo do projeto: reduzir atrito entre dados e decisão, com rastreio de fontes.

Documentos em um só lugar

Centralize pastas e formatos diferentes em um repositório estruturado e consultável.

Consultas inteligentes

Combine busca vetorial e por palavra-chave para achar o que importa, mesmo com linguagem natural.

Respostas rastreáveis

Cada resposta pode ser auditada com base nas fontes indexadas — menos suposição, mais transparência.

Pronto para produção

Compatível com LLMs locais ou na nuvem (OpenAI, Azure, vLLM e outros).

Arquitetura em quatro camadas

Da ingestão ao grounding: um fluxo claro para manter respostas alinhadas ao que foi indexado.

  1. 1

    Ingestão de dados

    Extração e normalização de .txt, .md, .pdf, .docx, .html, planilhas e mais — com chunking e limpeza semântica.

  2. 2

    Indexação

    Embeddings alinhados ao seu LLM e armazenamento em banco vetorial para consulta rápida e precisa.

  3. 3

    Recuperação

    Busca por similaridade, filtros de metadados e suporte a estratégias híbridas (vetorial + palavra-chave).

  4. 4

    Resposta com LLM

    Geração fundamentada nos documentos, com citação de fontes e foco em conformidade administrativa.