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O Knowledge é a base de conhecimento corporativa consultável por agentes via RAG (Retrieval-Augmented Generation). Armazena documentação interna, políticas, manuais de produto, bases de artigos de suporte — tudo que o agente precisa saber sobre como a empresa funciona. Diferença fundamental da Memory:
  • Memory sabe tudo sobre o cliente (episódico, pessoal, muda o tempo todo)
  • Knowledge sabe tudo sobre a empresa (semântico, geral, muda raramente)
Juntos, o agente tem contexto completo: quem é o cliente (Memory) e como a empresa opera (Knowledge).

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Duas fontes de conhecimento

O Knowledge agrupa dois tipos distintos de conteúdo, com comportamentos diferentes:

Documentos (RAG)

Documentos estáticos: PDFs, políticas, manuais, FAQs. Precisam ser selecionados e indexados manualmente. Atualizações são re-indexadas automaticamente quando a fonte sincroniza.

Fontes Operacionais

Dados de aplicações operacionais: tickets Zendesk, deals HubSpot, issues Jira. Todo o conteúdo é indexado automaticamente após a sincronização do conector.

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Documentos (RAG)

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O que indexar

Conteúdo de alto valor:
  • Políticas internas (crédito, cobrança, atendimento, compliance)
  • Manuais de produto e ERP
  • Runbooks operacionais (onboarding, sinistros, renovações)
  • FAQs e bases de artigos de suporte
  • Regimentos e normativas internas
O que não pertence ao Knowledge:
  • Dados transacionais (pertencem ao banco de dados, acessado pelo Memory)
  • Dados de clientes específicos (pertencem ao Memory)
  • Planilhas com dados operacionais em tempo real (use Data Pipelines)

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Documentos NÃO são carregados automaticamente

Os documentos NÃO são carregados automaticamente quando um conector é configurado. É necessário selecionar manualmente quais arquivos ou pastas serão indexados. A opção de carregar documentos de uma fonte (Notion, Google Drive, etc.) só aparece se o conector respectivo estiver configurado nas Connections.

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Como adicionar documentos

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Acesse Knowledge no Console

No menu lateral, clique em Knowledge.
2

Clique em + Adicionar

Escolha uma das três opções:Conectar fonte (recomendado para documentação viva):
  • Selecione a conexão já configurada (Notion, Google Drive, Confluence)
  • Escolha as pastas ou páginas específicas — não indexe tudo
  • A sincronização automática mantém os documentos atualizados
Upload manual:
  • Para documentos que não estão em nenhuma ferramenta conectada
  • Formatos suportados: PDF, DOCX, TXT, Markdown
  • Limite: 50MB por arquivo
URL pública:
  • Para documentação online que você não gerencia diretamente
  • Re-indexada periodicamente
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Organize em Collections

Agrupe documentos por tema (ex: “Crédito e Cobrança”, “Atendimento”, “RH”). Collections permitem que agentes consultem apenas o subconjunto relevante para cada tarefa.
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Verifique a qualidade da indexação

Após a ingestão, clique em Ver chunks em qualquer documento:
  • Todos os chunks devem ter status verde (embedding completo)
  • Teste com perguntas reais no campo de busca semântica
  • Se chunks tiverem status de erro, clique em Reprocessar

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Fontes Operacionais

Fontes operacionais são dados de aplicações como Zendesk (tickets), HubSpot (deals), Jira (issues) — conteúdo dinâmico que se atualiza continuamente. Diferença principal dos documentos: aqui tudo é indexado automaticamente. Após configurar o conector e ativar a fonte operacional, cada novo registro ou atualização é indexado no próximo ciclo de sync — sem seleção manual.

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Como configurar fontes operacionais

1

Configure o conector primeiro

A fonte operacional precisa de um conector ativo nas Connections. Exemplo: para indexar tickets Zendesk, configure o conector Zendesk primeiro.
2

Acesse Knowledge → Fontes Operacionais

Clique na aba Fontes Operacionais dentro do módulo Knowledge.
3

Adicione a fonte

Selecione o conector ativo e o tipo de recurso a indexar (ex: tickets, deals, issues).
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Configure a indexação

Cada campo da fonte pode ser configurado individualmente:
  • Chunking: Completo (textos curtos), Semântico (HTML longo), Por Item (listas)
  • Max Tokens: 256 (campos curtos), 512 (padrão), 1024 (textos longos)
  • SLA: intervalo máximo esperado entre sincronizações
Consulte o guia Configuração de Indexação para detalhes.

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Exemplos de fontes operacionais

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Pipeline de indexação

Para que documentos e dados operacionais sejam consultáveis pelo agente, o Knowledge executa:
  1. Seleção declarativa — apenas o conteúdo explicitamente autorizado é processado
  2. Chunking semântico — documentos particionados em blocos coerentes, preservando contexto
  3. Vetorização — cada chunk é transformado em vetor pelo modelo de embedding configurado
  4. Indexação no Qdrant — vetores gravados no banco vetorial deployado na infra do cliente
Todo o processamento de embeddings ocorre na infraestrutura do próprio cliente — nenhum dado é enviado para fora para gerar vetores. O modelo de embedding é configurado via LLM_PROVIDER e LLM_EMBEDDING_MODEL no .env.

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Busca semântica com re-ranking

Quando o agente consulta o Knowledge com a pergunta “Como funciona o processo de renegociação para inadimplência acima de 90 dias?”, o sistema:
  1. Busca vetorial: encontra os chunks semanticamente mais próximos no Qdrant
  2. Filtragem por metadata: aplica filtros de fonte, tags e data para restringir resultados relevantes
  3. Re-ranking: reordena por relevância contextual, priorizando os trechos mais aderentes
  4. Retorno citado: entrega ao agente chunks ranqueados com referência ao documento de origem
O agente recebe contexto preciso e citável — não documentos inteiros que inflam custos de tokens.

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Diferença para o RAG clássico

O Knowledge trata a base como ativo governado, com procedência e permissão desde a origem. Um RAG montado a mão para na recuperação e deixa governança, citação e versionamento para depois.

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Casos de uso validados

A consultora recebe atualizações mensais das seguradoras (coberturas, exigências, sinistros). Com Knowledge, esses materiais são indexados automaticamente. Quando um associado liga sobre um sinistro, o agente consulta o Knowledge para saber qual cobertura se aplica usando a versão mais recente do manual.
O time de suporte tem centenas de artigos, runbooks e documentação de API. O Knowledge indexa tudo e, quando um ticket chega, uma Skill consulta automaticamente a base para encontrar procedimentos relevantes antes de o analista abrir o chamado.
O time de farmacovigilância precisa cruzar relatos de eventos adversos com diretrizes regulatórias. Com Knowledge indexando as normas vigentes, o agente consulta as regras aplicáveis ao classificar cada relato — e o Evals registra qual trecho exato embasou cada decisão.
O time de pessoas indexa todas as políticas (férias, benefícios, código de conduta). Um chatbot no Slack bate em POST /v1/knowledge/search para responder dúvidas dos colaboradores com o trecho exato da política, eliminando respostas manuais repetitivas.

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Próximos passos

Fontes Operacionais — Configuração

Configure chunking, max tokens e SLA para cada campo das fontes operacionais.

Knowledge API

Consulte a base de conhecimento programaticamente via API REST.

MCP Server

Exponha o Knowledge para Copilots e IDEs via Model Context Protocol.

Evals

Meça a qualidade do contexto retornado pelo Knowledge.