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A busca semântica do Knowledge encontra os trechos de documento mais próximos de uma pergunta, mesmo quando as palavras não batem exatamente. Pelo Console, você usa a busca para testar a qualidade da indexação e ver que contexto o agente receberia ao consultar a base.
A busca só retorna conteúdo que já foi indexado. Documentos precisam ser adicionados e ter os chunks com embedding completo (status verde) antes de aparecerem nos resultados. Veja a visão geral do Knowledge.

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Como a busca funciona

Quando você envia uma pergunta, o Knowledge executa quatro etapas antes de devolver o resultado:
  1. Busca vetorial — encontra os chunks semanticamente mais próximos no Qdrant.
  2. Filtragem por metadata — aplica filtros de fonte, tags e data para restringir ao relevante.
  3. Re-ranking — reordena por relevância contextual, priorizando os trechos mais aderentes.
  4. Retorno citado — devolve os chunks ranqueados com referência ao documento de origem.
O resultado é um conjunto de trechos citáveis. O agente recebe só os trechos relevantes, o que mantém o custo de tokens sob controle quando ele consulta a base.

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Como buscar no Console

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Acesse Knowledge

No menu lateral do Console, clique em Knowledge.
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Escreva uma pergunta real

Use o campo de busca semântica e escreva a pergunta como um usuário ou agente faria — por exemplo, “Como funciona a renegociação para inadimplência acima de 90 dias?”. Não busque por palavra-chave solta; a busca é semântica.
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Leia os trechos retornados

Cada resultado mostra o trecho encontrado e o documento de origem. Confira se os trechos no topo respondem de fato à pergunta.
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Restrinja o escopo se precisar

Para consultar só um subconjunto da base, limite a busca à Collection relevante. Veja Organizar em Collections.
Se um documento acabou de ser adicionado e não aparece na busca, abra Ver chunks nele. Todos os chunks devem estar em verde; os que estiverem com erro precisam de Reprocessar antes de ficarem buscáveis.

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Interpretando os resultados

  • Trecho certo no topo — a indexação está boa para essa pergunta.
  • Trecho relevante existe, mas vem baixo — o documento está indexado, mas o chunking pode estar cortando o contexto; considere revisar a configuração da fonte.
  • Nenhum resultado útil — o conteúdo pode não estar indexado, estar na Collection errada ou os chunks estarem com erro.
Todo o processamento de embeddings ocorre na infraestrutura do próprio cliente. Nenhum dado é enviado para fora para gerar os vetores da busca.

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Próximos passos

Organizar em Collections

Agrupe documentos por tema para restringir a busca ao subconjunto certo.

Visão geral do Knowledge

Entenda o pipeline de indexação e os tipos de fonte.

Knowledge API

Faça a mesma busca programaticamente via API REST.

MCP Server

Exponha a busca do Knowledge para Copilots e IDEs.