A importância de uma documentação prática para melhorar o fluxo de trabalho com RAG

No universo de sistemas que utilizam Retrieval Augmented Generation (RAG), a documentação muitas vezes fica na teoria, esquecendo que ela é a ponte direta entre a equipe de desenvolvimento e a operação eficiente.

Quando pensamos em manter uma base de conhecimento acessível e útil, não basta só guardar a documentação no repositório. É preciso que ela seja prática, com exemplos reais, passos claros e alinhamento com o fluxo de trabalho do time. A decisão fica mais saudável quando o time consegue medir o impacto depois.

Um ponto que vejo pouco abordado é a rastreabilidade das fontes de dados usadas na recuperação. Como garantir que o que foi recuperado realmente seja o que interessa para a resposta? Aqui, uma documentação que explica o esquema de busca, filtros, pesos e ajustes é fundamental. Sem esse critério, a solução pode parecer simples no começo e cara no suporte. O valor aparece melhor quando operação, produto e engenharia olham para o mesmo risco.

Além disso, a documentação deve estar alinhada com as mudanças de schema, APIs e fontes de dados, de forma que qualquer ajuste técnico seja refletido no entendimento do time. Assim, evita-se retrabalho e dúvidas na operação. O valor aparece melhor quando operação, produto e engenharia olham para o mesmo risco. Por isso, o recorte precisa considerar manutenção, validação e caminho de volta. Esse contexto ajuda a separar ganho real de novidade difícil de sustentar. A decisão fica mais saudável quando o time consegue medir o impacto depois.

Na sua experiência, o que faz uma documentação de RAG realmente útil na prática?

Vamos trocar uma ideia sobre como melhorar esse ponto, que costuma ficar de lado na correria do dia a dia.