LightRAG com Two-Level Retrieval

Knowledge Graph que Entende Contexto

Não é só busca vetorial. É um grafo de conhecimento que conecta entidades, relacionamentos e contextos para respostas 20% mais precisas.

+20% de Precisão
vs RAG tradicional (naive vector search)
2-3s de Latência
Do query até resposta completa
98% de Recall
Encontra documentos relevantes
Zero Hallucination
Com citações obrigatórias

Como Funciona o Knowledge Graph

Do documento bruto até respostas precisas e fundamentadas em segundos

  1. Etapa 1

    Ingestão Inteligente

    Processamento automático de documentos com OCR, chunking semântico e extração de metadados

  2. Etapa 2

    Construção do Grafo

    LightRAG cria entidades e relacionamentos automaticamente

  3. Etapa 3

    Retrieval Contextual

    Busca híbrida combinando similaridade vetorial, keyword e grafo

  4. Etapa 4

    Geração Fundamentada

    LLM gera resposta com citações e rastreabilidade completa

4 Modos de Retrieval

Escolha o modo ideal para cada tipo de pergunta. O agente pode alternar automaticamente baseado no contexto.

Hybrid

Mix de regras gerais e casos específicos

Precisão:95%
Velocidade:Média

Uso: Maioria das perguntas (padrão)

Técnico: Combina Local + Global retrieval com pesos adaptativos

Local

Apenas parágrafos exatos dos documentos

Precisão:98%
Velocidade:Rápida

Uso: Citações precisas, conformidade legal

Técnico: Vector similarity + keyword match no chunk exato

Global

Visão estratégica em múltiplos documentos

Precisão:92%
Velocidade:Lenta

Uso: Análise ampla, resumos executivos

Técnico: Graph traversal com clustering de entidades

Naive

Busca vetorial clássica (baseline)

Precisão:75%
Velocidade:Muito Rápida

Uso: Benchmark interno, debugging

Técnico: Apenas cosine similarity nos embeddings

Deep Dive Técnico

Para desenvolvedores e arquitetos que querem entender a fundo

Two-Level Retrieval

O diferencial do LightRAG é combinar dois níveis de busca:

  • Local Retrieval: Busca chunks específicos que respondem diretamente a pergunta
  • Global Retrieval: Navega pelo grafo para entender o contexto amplo e relacionamentos
  • Merge Inteligente: LLM combina os dois níveis para resposta completa e contextualizada

Performance em Escala

Testado em produção com grandes volumes:

100 documentos~1s
10k documentos~2.5s
100k documentos~4s

Casos de Uso Reais

Como empresas estão usando o Knowledge Graph na prática

Compliance Legal

Advogados consultam políticas internas com citações exatas de cláusulas

Modo: Local98% de recall em auditorias

Onboarding de RH

Novos funcionários tiram dúvidas sobre benefícios e processos

Modo: Hybrid70% menos tickets para RH

Análise Estratégica

C-Level faz perguntas amplas sobre múltiplos relatórios

Modo: GlobalEconomia de 10h/semana

Suporte Técnico

Engenheiros buscam em documentação de 500+ APIs

Modo: Hybrid5x mais rápido que busca manual

Vendas B2B

SDRs consultam histórico de oportunidades similares

Modo: Global30% mais conversões

Pesquisa Acadêmica

Pesquisadores navegam em 10k+ papers científicos

Modo: HybridAcelera em 20x a revisão de literatura

Teste o Knowledge Graph com seus documentos

Upload de PDFs, processamento e primeiras perguntas em menos de 5 minutos