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Base de Conhecimento — Como a IA Aprende com seus Documentos

Faça upload de PDFs, catálogos e manuais para que o assistente responda com base no seu conteúdo. Entenda como funciona o sistema RAG do UzzApp.

05/03/2026•6 min•Por Equipe Uzz.Ai

Role para descobrir a jornada completa

Base de Conhecimento — Como a IA Aprende com seus Documentos

SUMÁRIO

10 seções

A Base de Conhecimento é um dos recursos mais poderosos do UzzApp. Você faz upload dos seus documentos — catálogos, manuais, FAQs, políticas, tabelas de preço — e a IA passa a responder baseada exatamente no seu conteúdo, com precisão e sem inventar informações.

O que é RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a técnica que permite combinar IA generativa com busca em documentos. Em vez de depender apenas do que a IA "sabe", o sistema busca os trechos mais relevantes dos seus documentos para cada pergunta e usa essas informações para gerar a resposta — garantindo precisão e fidelidade ao seu conteúdo.

Formatos de Arquivo Aceitos

PDF (.pdf): catálogos, manuais, contratos, apresentações.
Texto (.txt): FAQs, scripts de atendimento, políticas.
Markdown (.md): documentação técnica, wikis internas.
Imagens com texto (.jpg, .png, .webp): fotos de tabelas, cardápios, etiquetas — o sistema extrai o texto via OCR.
Tamanho máximo: 10 MB por arquivo.

Como Fazer Upload de um Documento

1Acesse Dashboard → Base de Conhecimento.
2Clique em "Fazer Upload" ou arraste o arquivo para a área indicada.
3Aguarde o processamento: o sistema divide o documento em trechos (chunks) de 500 tokens com 20% de sobreposição.
4Para cada trecho, são gerados vetores de significado (embeddings) com a API da OpenAI.
5Os vetores são armazenados no banco de dados vetorial (pgvector).
6Quando pronto, o documento aparece na lista com status "Ativo".

Tela de upload de documento na Base de Conhecimento — Dashboard → Base de Conhecimento — upload e lista de documentos

Como a IA Usa os Documentos

1Cliente faz uma pergunta.
2O sistema gera um vetor de busca para a pergunta.
3Busca os 5 trechos de documentos mais similares (similaridade coseno > 0.8).
4Os trechos relevantes são injetados no contexto enviado para a IA.
5A IA gera a resposta baseada tanto no histórico da conversa quanto nos trechos encontrados.
6Se nenhum trecho relevante for encontrado, a IA responde com base apenas no prompt de sistema.

Qualidade do documento impacta a qualidade da resposta

Documentos com texto claro e bem estruturado geram melhores resultados. PDFs com texto embutido (não escaneados) são processados com muito mais precisão que PDFs de imagens. Organize o conteúdo com títulos e parágrafos bem definidos.

Gerenciando Documentos

Ativar/Desativar: você pode desativar um documento sem excluí-lo. A IA não buscará nesse documento enquanto estiver inativo.
Substituir: exclua o documento antigo e faça upload da versão atualizada. Os vetores são regenerados automaticamente.
Excluir: remove o documento e todos os seus vetores do banco de dados.
Visualizar chunks: clique no documento para ver como ele foi dividido pelo sistema.

Dicas para Melhores Resultados

Use documentos focados em um tema por arquivo. Ex: um PDF só para tabela de preços, outro para políticas de troca.
Inclua perguntas e respostas explícitas nos documentos (formato FAQ).
Evite arquivos com muito conteúdo gráfico e pouco texto — o sistema busca texto, não imagens.
Atualize os documentos sempre que houver mudanças nos produtos, preços ou políticas.
Teste fazendo perguntas que o bot deveria saber responder e veja se as respostas estão corretas.

Quer testar se o bot está usando os documentos corretamente?

Use o Dashboard de Debug para ver quais trechos foram retornados para cada pergunta.

Testar o Fluxo →