Quiz: Projetos do Mundo Real
30 perguntas sobre construção de aplicações RAG em produção.
Q1: Qual é o primeiro passo em um projeto de Perguntas e Respostas com Documentos?
Resposta: Carregamento de PDF e extração de texto usando carregadores de documentos.
Q2: Por que usar ConversationalRetrievalChain?
Resposta: Para manter o histórico da conversa em várias perguntas.
Q3: Como exibir citações de fontes?
Resposta: Use return_source_documents=True e exiba os metadados.
Q4: Para que serve o Streamlit em RAG?
Resposta: Desenvolvimento rápido de UI para interfaces de chat e upload de arquivos.
Q5: Como lidar com múltiplos PDFs?
Resposta: Processar cada um separadamente e adicionar ao mesmo vetor store com metadados.
Q6: O que é um serviço de sincronização em um KB corporativo?
Resposta: Serviço em segundo plano que busca dados regularmente de fontes como Confluence/Notion.
Q7: Como implementar acesso baseado em departamento?
Resposta: Armazene o departamento nos metadados e filtre as consultas pelo departamento do usuário.
Q8: Qual é o objetivo de um feedback loop?
Resposta: Coletar avaliações dos usuários para identificar e melhorar pontos fracos do sistema.
Q9: Como versionar documentos em um KB?
Resposta: Armazene informações de versão nos metadados e acompanhe as alterações ao longo do tempo.
Q10: O que é multi-tenancy?
Resposta: Atender múltiplos clientes a partir de uma única plataforma com isolamento de dados.
Q11: Quais são as duas principais abordagens para isolamento de tenants?
Resposta: Namespaces (partições separadas) ou filtragem por metadados (campo tenant_id).
Q12: O que deve ser rastreado para cobrança?
Resposta: Consultas, tokens usados, documentos indexados, armazenamento utilizado.
Q13: Como customizar o RAG por tenant?
Resposta: Armazene a configuração (modelo, temperatura, prompts) por tenant e aplique em tempo de execução.
Q14: Para que serve o rate limiting?
Resposta: Impedir que um tenant consuma todos os recursos.
Q15: Como lidar com onboarding de tenant?
Resposta: Criar namespace, inicializar configuração, configurar cobrança, fornecer API keys.
Q16: Qual framework de UI funciona bem com RAG em Python?
Resposta: Streamlit para protótipos rápidos, React/Next.js para produção.
Q17: Como persistir o histórico do chat?
Resposta: Use classes de memória (ConversationBufferMemory) ou armazenamento em banco de dados.
Q18: Qual o benefício do return_source_documents?
Resposta: Usuários podem verificar as respostas e entender de onde veio a informação.
Q19: Com que frequência o serviço de sincronização deve rodar?
Resposta: Depende da necessidade de atualização — normalmente de hora em hora ou diariamente.
Q20: Quais metadados os documentos devem ter para o KB?
Resposta: Fonte, autor, data, departamento, versão, tipo de documento.
Q21: Como lidar com exclusão de documentos?
Resposta: Remover do vetor store pelo ID e atualizar o banco de metadados.
Q22: O que é RBAC em RAG corporativo?
Resposta: Controle de Acesso Baseado em Papéis (Role-Based Access Control) — permissões baseadas nos papéis dos usuários.
Q23: Como implementar a visualização de administrador?
Resposta: Ignorar filtros de departamento para usuários com papel de administrador.
Q24: Para que serve o tenant config store?
Resposta: Armazenar configurações por tenant como escolha de modelo, prompts, limites.
Q25: Como escalar um RAG multi-tenant?
Resposta: Balanceamento de carga, escalonamento horizontal, deployment com Kubernetes.
Q26: Que monitoramento é necessário para SaaS RAG?
Resposta: Latência, taxas de erro, uso e custos por tenant.
Q27: Como lidar com backup de dados de tenant?
Resposta: Backups automatizados regulares com isolamento entre tenants.
Q28: Para que serve um dashboard de uso?
Resposta: Mostrar aos tenants seu uso, custos e métricas de desempenho.
Q29: Como implementar prompts customizados por tenant?
Resposta: Armazene templates de prompt na configuração e aplique na hora da consulta.
Q30: Qual é o entregável final do projeto?
Resposta: Uma aplicação RAG completa, pronta para deploy, com documentação.
🎉 Parabéns!
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