Implementar um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) confiável e de baixa latência em uma tabela SQL que armazena documentos longos é um desafio enfrentado por muitas empresas. De acordo com informações do Towards Data Science, a solução envolve uma arquitetura que opera diretamente sobre bancos de dados SQL tradicionais, sem necessidade de mudanças no esquema.
Como funciona o sistema RAG em SQL?
O sistema RAG proposto utiliza uma arquitetura Agentic que pode decidir quando computar, buscar semanticamente ou combinar ambas as abordagens. O banco de dados SQL utilizado no exemplo contém colunas como url, título, autores, data de publicação, categoria do artigo, contagem de palavras e conteúdo completo. O LLM (Large Language Model) usado é o gemini-2.5-flash, e o FAISS é empregado para indexar e armazenar as incorporações vetoriais.
Quais são as ferramentas utilizadas?
Duas ferramentas especializadas foram desenvolvidas para que o agente ReAct possa invocar conforme a natureza da consulta. O agente ReAct orquestra todo o pipeline de consulta, decidindo inteligentemente qual ferramenta invocar. Um exemplo de consulta complexa que utiliza apenas a ferramenta SQL é: “quais são os artigos por ano e categoria?”. Já para consultas que não correspondem a nenhuma categoria de metadados, como “quais artigos sobre crianças você tem?”, a ferramenta Vetor é utilizada com uma busca semântica global.
Quais são os princípios de design para um sistema robusto?
Para garantir a robustez do sistema, é essencial considerar detalhes como filtragem de metadados e roteamento de ferramentas. A arquitetura RAG bem projetada permite que bancos de dados SQL legados alimentem aplicações semânticas sem mudanças de esquema, migrações caras ou compromissos de desempenho.
Fonte original: Towards Data Science
