Use uma ferramenta RAG escalável para o seu negócio
Use o Latenode como ferramenta RAG e plataforma de workflows para equipes enterprise: conecte fontes de dados, estruture conteúdo, execute busca vetorial e dê a cada agente contexto preciso antes de responder a uma consulta.
Ferramenta RAG para dados de negócio, conteúdo e contexto de agentes
Feita para equipes que precisam de um ponto de partida gratuito e controle profissional para integrar documentação interna, dados de fontes externas e conhecimento personalizado em agentes de IA, aplicações de suporte e workflows de geração aumentada por recuperação.
Conecte cada fonte de dados ao seu pipeline RAG
Conecte PDFs, docs, bancos de dados, APIs, sites, registros de CRM e outras fontes. O Latenode transforma cada fonte em um pipeline de ingestão reutilizável, para que seu agente recupere informações relevantes do dataset certo em vez de adivinhar.
Indexe, estruture e incorpore conteúdo para respostas precisas
Prepare cada entrada para recuperação: limpe conteúdo, divida em estrutura pesquisável, gere embeddings e indexe para correspondência semântica e BM25. Combine busca vetorial com lógica de pontuação por palavras-chave para melhorar relevância e qualidade da resposta.
Dê a cada agente de IA o contexto certo dos seus dados
Forneça a cada agente uma base de conhecimento governada e uma camada de contexto clara. O agente recebe apenas os dados mais relevantes para a consulta do usuário e usa o modelo selecionado para produzir respostas mais precisas.
Use qualquer modelo, ferramenta ou integração em um motor RAG
Construa um motor RAG compatível em torno de qualquer modelo, ferramenta nativa ou integração. Adicione lógica personalizada, chame uma API externa, encaminhe entradas via orquestração e incorpore o resultado na sua aplicação.
Escale de workflows RAG gratuitos para casos de uso Pro e Enterprise
Comece grátis, valide o método de recuperação e escale o mesmo processo RAG para implantações Pro e Enterprise com controles integrados para documentação, acesso a dados e governança de agentes.
Plano gratuito · Sem cartão de crédito · Primeiro workflow RAG em minutos
O que é uma ferramenta RAG?
Uma ferramenta RAG conecta um modelo a dados confiáveis antes de gerar uma resposta. O Latenode ajuda você a construir o pipeline de recuperação, indexar conteúdo e passar contexto a um agente dentro de um workflow.
Quais fontes de dados o Latenode pode usar?
Você pode conectar documentação, sites, arquivos, bancos de dados, apps, APIs e sistemas internos ou externos. Cada fonte pode fazer parte de uma base de conhecimento personalizada para sua aplicação.
Como a recuperação melhora a precisão?
O motor usa busca semântica, busca vetorial, BM25, filtros e regras de ranking para encontrar informações relevantes para uma consulta. Isso dá ao agente dados mais frescos e melhora a resposta.
Podemos integrar com ferramentas e modelos existentes?
Sim. Você pode integrar o Latenode com seu modelo preferido, ações nativas de apps, APIs, webhooks e ferramentas personalizadas para que o pipeline RAG funcione dentro do processo de negócio que você já executa.
É compatível com stacks RAG open source?
Sim. O Latenode pode funcionar como motor de orquestração em torno de componentes RAG open source, bancos hospedados, provedores de embeddings e controles de dados enterprise.
As equipes podem começar grátis e escalar depois?
Sim. Comece grátis, teste um dataset pequeno e avance para padrões Pro ou Enterprise com governança integrada, regras de acesso, monitoramento e implantação repetível de agentes.
Sobre a Latenode
O Latenode é uma plataforma de automação com IA que ajuda equipes a construir, conectar e implantar workflows em toda a stack de negócios. De automações simples a agentes de IA prontos para produção, o Latenode reúne integrações, modelos de IA, lógica personalizada e controles de implantação em um workspace visual.
Visões gerais e webinars
Aprenda a construir, documentar e melhorar a precisão RAG
Guias para equipes que constroem pipelines RAG, arquiteturas compatíveis com RAG open source, ferramentas de agentes, seleção de modelos, design de fontes de dados, lógica de índice, embeddings, busca vetorial e precisão de respostas.
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