Indexação Semântica Modular para Recuperação Colaborativa de Conhecimento em Sistemas RAG - Freire, Emelyn C.; Azevedo, Karolayne S.; Silva, Sérgio N.; Fernandes, Marcelo A. C. (Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas Colaborativos (SBSC); 2026: Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Sistemas Colaborativos, 2026)
Sistemas de Recuperação Aumentada por Geração (RetrievalAugmented Generation – RAG) dependem fortemente das estratégias de indexação e segmentação dos documentos para garantir respostas precisas e confiáveis. Este trabalho apresenta um estudo comparativo entre duas arquiteturas de indexação para sistemas RAG: uma abordagem tradicional monolítica, baseada em chunking uniforme, e uma abordagem modular com enriquecimento semântico, que incorpora segmentação estrutural e metadados contextuais. Os experimentos foram conduzidos sobre um corpus real de 20 dissertações de mestrado, utilizando dois modelos de embedding e diferentes valores de recuperação de contexto (K), totalizando 120 execuções em um protocolo experimental controlado. A avaliação foi realizada por meio de múltiplas métricas do framework RAGAS, abrangendo fidelidade, relevância da resposta, precisão e recall do contexto, similaridade semântica e correção da resposta. Os resultados mostram que a arquitetura modular supera consistentemente a abordagem monolítica em todas as métricas analisadas, apresentando ganhos de desempenho e menor variabilidade entre execuções. Esses achados indicam que decisões arquiteturais no processo de indexação exercem impacto direto na qualidade, robustez e confiabilidade das respostas geradas por sistemas RAG.