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RAG em Empresas: 70-80% dos Problemas Residem nos Dados, Não no Modelo

A implementação de RAG (Retrieval Augmented Generation) em ambientes corporativos frequentemente falha não por limitações do modelo de linguagem, mas por problemas subjacentes na engenharia e qualidade dos dados. Este artigo explora as causas comuns de falha, estratégias de chunking, antipadrões arquiteturais e um checklist prático para uma implementação bem-sucedida.