Atende Direito · Docs

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Conhecimento · knowledge_retrieval / knowledge_base ​

O Atende Direito tem dois nós complementares para trabalhar com bases de conhecimento. Um busca nas bases existentes; o outro indexa novos conteúdos durante o fluxo.

Knowledge Retrieval · knowledge_retrieval ​

Para que serve

Imagina uma biblioteca enorme com todos os documentos da sua empresa. Em vez de você folhear cada um para encontrar a resposta certa, tem um bibliotecário inteligente que entende o que você está perguntando e traz exatamente os trechos mais relevantes. O Knowledge Retrieval faz esse papel: busca nos documentos que você indexou e retorna os pedaços mais úteis para responder a dúvida do cliente.

Quando usar
  • Antes de um nó LLM que vai responder perguntas com base em documentos da empresa
  • Para encontrar trechos de contratos, manuais, FAQs, tabelas ou políticas relevantes
  • Como alternativa ao nó Data Source quando os dados estão indexados como conhecimento
Passo a passo
  1. Certifique-se de ter documentos indexados em pelo menos uma base de conhecimento.
    CAPTURAR: tela de gerenciamento de bases de conhecimento com documentos listados e status indexado

    CAPTURAR: tela de gerenciamento de bases de conhecimento com documentos listados e status indexado

  2. Arraste o nó **Knowledge Retrieval** para o canvas e conecte ao fluxo.
  3. Selecione as **Bases de Conhecimento** que o nó deve consultar (pode ser mais de uma).
    CAPTURAR: painel do knowledge_retrieval com duas bases de conhecimento selecionadas e o campo de query preenchido com <span v-pre>{{userinput.query}}</span>

    CAPTURAR: painel do knowledge_retrieval com duas bases de conhecimento selecionadas e o campo de query preenchido com <span v-pre>{{userinput.query}}</span>

  4. Configure a **Query** — geralmente a mensagem do cliente: {{userinput.query}}.
  5. Ajuste o **Limite de resultados** (quantos trechos retornar) e o **Reranker** se disponível.
  6. Salve. Os trechos encontrados ficam em {{knowledge_retrieval.result}}, prontos para passar a um nó LLM.
Campos
CampoO que faz
Bases de conhecimentoQuais bases consultar
QueryTexto de busca — suporta expressões {{ }}
Limite de resultadosMáximo de trechos retornados
Modo de buscaSemântica (significado), Keyword (palavras exatas) ou Híbrida
RerankerReordena os resultados pelo mais relevante antes de retornar

Modos de busca ​

ModoQuando usar
SemânticaPerguntas em linguagem natural — o modelo entende o significado
KeywordQuando o cliente usa termos técnicos ou códigos exatos
HíbridaO melhor dos dois mundos — recomendado para uso geral

Knowledge Base · knowledge_base ​

Para que serve

Enquanto o Knowledge Retrieval busca, o Knowledge Base adiciona. Ele recebe um conteúdo durante a execução do fluxo e indexa esse conteúdo na sua base de conhecimento — para que ele possa ser encontrado em buscas futuras.

Quando usar
  • Indexar documentos enviados pelo cliente durante o atendimento
  • Atualizar a base de conhecimento com informações geradas no fluxo
  • Salvar respostas aprovadas para uso futuro em RAG
Passo a passo
  1. Arraste o nó **Knowledge Base** para o canvas.
  2. Selecione a **Base de Destino** onde o conteúdo será indexado.
  3. Configure o **Conteúdo** — pode ser texto direto, resultado de um extrator de documento ou qualquer variável do fluxo.
    CAPTURAR: painel do knowledge_base com base de destino selecionada e conteúdo mapeado a partir do document_extractor.content

    CAPTURAR: painel do knowledge_base com base de destino selecionada e conteúdo mapeado a partir do document_extractor.content

  4. Adicione **Metadados** opcionais (categoria, fonte, data) para facilitar filtros futuros.
  5. Salve. O conteúdo é indexado de forma assíncrona — pode levar alguns segundos até estar disponível para busca.
Campos
CampoO que faz
Base de destinoQual base receberá o novo conteúdo
ConteúdoTexto ou referência ao conteúdo a indexar
MetadadosInformações extras para filtros e organização

Fluxo típico com RAG ​

Mensagem do cliente (Esperar Texto)
  ↓
Knowledge Retrieval  (busca os trechos mais relevantes)
  ↓
LLM  (recebe a pergunta + trechos + responde)
  ↓
Enviar Mensagem  (entrega a resposta ao cliente)
CAPTURAR: fluxo completo de RAG no canvas com os quatro nós conectados em sequência

CAPTURAR: fluxo completo de RAG no canvas com os quatro nós conectados em sequência

Dica

No prompt do nó LLM, instrua o modelo a usar apenas as informações encontradas na base de conhecimento e a avisar quando não souber a resposta. Isso evita que ele invente respostas.