Para construir um sistema RAG utilizável, os tutoriais online geralmente ensinam apenas o básico de "recuperação + geração". Quando você se depara com diálogos de múltiplas interações ou lógica complexa, a qualidade das respostas costuma ser péssima. Me deparei com o projeto Agentic RAG for Dummies no GitHub. Não se deixe enganar pela parte "fácil" do nome; na verdade, trata-se de uma solução Agentic RAG de nível de produção, construída sobre o LangGraph. Ele introduz mecanismos de memória de diálogo e indexação hierárquica, usa pequenos fragmentos para buscas precisas e, em seguida, consulta fragmentos maiores para fornecer o contexto completo, resolvendo efetivamente o problema de tirar informações do contexto. GitHub: https://t.co/dVVKCYYBBd Ele suporta o processamento paralelo multiagente de problemas complexos e, ao encontrar instruções ambíguas, chega a nos pedir proativamente para confirmar a intenção, em vez de gerar ilusões à força. Ele também apresenta uma interface Grado integrada, com suporte para funções como gerenciamento de documentos, conversas persistentes e intervenção humana, além de fornecer um guia completo e uma comparação de ferramentas para conversão de PDF em Markdown. Ele oferece implantação rápida em Docker e tutoriais detalhados em formato de notebook, facilitando bastante a implantação local. Se você deseja atualizar seu RAG básico para um sistema de nível de produção ou está procurando por uma solução de busca inteligente e personalizável, vale a pena experimentar este projeto.
