A última etapa de um pipeline de RAG saudável é manter, testar e validar sua base de conhecimento. Este processo ajuda a garantir que os seus dados permanecem exactos e relevantes ao longo do tempo e dá-lhe a confiança de que o seu agente obterá as informações corretas quando for necessário.

Manter a sua base de dados actualizada em Botpress é tão fácil como trocar ficheiros antigos por novos. Os seus ficheiros antigos são automaticamente removidos da base de dados de conhecimento do seu agente e os novos ficheiros são automaticamente incluídos. Para documentos que mudam frequentemente, considere automatizar o processo de sincronização com Botpress utilizando a API de ficheiros dedicada, o que poupa tempo e reduz o risco de fuga de conteúdos desactualizados.

Em seguida, as auditorias regulares são cruciais. Reveja periodicamente a sua base de conhecimentos para remover qualquer informação desactualizada ou irrelevante. Isto mantém a base de conhecimentos simplificada e garante que o seu agente não recupera respostas desactualizadas ou irrelevantes.

Quando os seus dados estiverem actualizados, é altura de testar e validar a sua base de conhecimentos. Depois de carregar o conteúdo, execute algumas consultas de teste iniciais para ver se o seu agente recupera e responde com informações relevantes. Comece com perguntas comuns ou antecipadas para ter uma noção da precisão e fiabilidade do seu agente.

Há uma tonelada de informações úteis no depurador de eventos, nos registos de produção e até no emulador, para que possa ter uma ideia clara das informações a que o seu agente dará prioridade.

E, por último, recolher feedback. Quer se trate de utilizadores internos ou de clientes, o feedback é precioso para detetar áreas que precisam de ser melhoradas. Utilize este feedback para fazer ajustes na formatação do documento ou para adicionar mais contexto quando necessário. Testes e feedback regulares garantem que a sua base de conhecimentos continua a funcionar com precisão e a satisfazer as necessidades em evolução dos seus utilizadores.

Ao combinar estas práticas - controlo de versões, auditorias regulares e testes contínuos - manterá uma base de conhecimentos precisa, actualizada e bem equipada para suportar conversas baseadas em IA.