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Sistemas RAG enfrentam um paradoxo de confiança: entradas de usuário são não confiáveis, mas o contexto extraído é considerado confiável. Uma pesquisa revela que apenas cinco documentos cuidadosamente elaborados podem manipular respostas de IA com mais de 90% de sucesso, explorando vulnerabilidades em vetores e embeddings.
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