O RAG com Markdown e grafo de conhecimento voltou à discussão depois que um usuário contou, no Reddit, que substituiu a abordagem tradicional (embeddings, busca vetorial e envio de trechos ao modelo) por arquivos Markdown e um grafo de conhecimento, consultados pelo Claude CLI. Segundo o relato, o sistema de IA era para uma aplicação ERP complexa e os resultados o surpreenderam. O próprio autor ressalta que não está propondo uma arquitetura revolucionária nem dizendo que resolveu o RAG; só quer saber se outras pessoas testaram algo parecido. Tivemos acesso apenas ao início das postagens, então não citamos números nem detalhes além disso.
Mesmo sem métricas, o relato levanta uma pergunta prática para gestores: a busca vetorial deve ser o padrão em toda base de conhecimento? Nossa resposta é que não deve, e também não deve ser descartada.
O que cada abordagem faz bem
| Abordagem | Ponto forte | Limitação | Custo de manutenção |
|---|---|---|---|
| Busca vetorial | Encontra trechos semanticamente parecidos em muito texto, mesmo sem organização | Perde relações entre itens e é difícil explicar por que um trecho veio | Reindexar quando o conteúdo muda; ajustar divisão em trechos |
| Markdown organizado | Legível por pessoas e por modelos, versionável, fácil de auditar | Exige estrutura e disciplina de escrita | Curadoria contínua dos arquivos |
| Grafo de conhecimento | Relações explícitas (depende de, afeta, pertence a) e caminho rastreável até a resposta | Modelar entidades e relações dá trabalho | Manter nós e ligações atualizados |
Como decidir: três perguntas
- Que tipo de informação você tem? Manuais longos, e-mails e documentos soltos favorecem busca por similaridade. Regras de negócio, módulos, processos e dependências, como num ERP, favorecem estrutura e relações.
- Você precisa rastrear relações? Se a pergunta típica é "o que muda se eu alterar este processo?", um grafo responde melhor do que trechos parecidos. Se a pergunta é "o que diz o contrato sobre prazos?", a busca por texto basta.
- Quem vai manter a base? Markdown e grafo trocam custo de indexação por custo de curadoria. Sem um responsável, a base envelhece e o agente passa a responder com informação desatualizada.
Uma arquitetura prática que combina os três
- Markdown como fonte da verdade. Um arquivo por tema, com títulos claros, versionado em Git. Veja como em como criar uma base de conhecimento para IA com Markdown.
- Grafo para as relações. Registre entidades (sistemas, processos, regras, áreas) e as ligações entre elas, apontando para o arquivo de origem.
- Busca vetorial como apoio. Use-a apenas onde há volume grande de texto livre que ninguém organizou, para achar o ponto de partida.
- Agente com acesso controlado. O agente navega pelo grafo, abre os arquivos relevantes e cita a origem de cada resposta.
A tecnologia não é o objetivo: comece com a opção mais simples que responde às perguntas reais da equipe e só acrescente camadas quando um teste mostrar falha.
Como testar antes de trocar
- Reúna de 20 a 30 perguntas reais de usuários, com a resposta esperada.
- Rode o sistema atual e a alternativa sobre as mesmas perguntas.
- Compare acerto, rastreabilidade da fonte e tempo de manutenção. Para medir, use o roteiro de como avaliar a qualidade de um sistema RAG.
- Decida por processo, não pela empresa inteira.
Riscos e cuidados
- Um relato isolado não prova que a abordagem funciona em outro contexto; valide com seus dados.
- Base em Markdown sem dono vira depósito de arquivos desatualizados.
- Informação sensível exige controle de acesso, seja qual for a técnica. Se precisar manter tudo internamente, veja os requisitos de um RAG local.
O que fazer agora
- Liste os 3 tipos de pergunta que seu agente mais recebe e classifique-os: busca de texto ou navegação por relações.
- Escolha um processo-piloto e teste a alternativa em paralelo ao RAG atual.
- Defina quem mantém a base e com que frequência.
- Leia também: como organizar o conhecimento da empresa para agentes de IA e memória corporativa rastreável para agentes.
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Substituir a busca vetorial por Markdown e grafo de conhecimento pode ser um bom caminho quando a informação tem relações claras e alguém cuida da base. Em outros casos, a combinação é mais segura. A Yggra ajuda empresas a escolher e implantar a arquitetura certa. Conheça nosso serviço de agentes de IA ou fale com a Yggra.
Fontes
- r/AI_Agents, I replaced vector-search RAG with Markdown + Knowledge Graphs using Claude CLI. The results surprised me.
- r/ClaudeAI, mesmo relato.
- r/ClaudeCode, mesmo relato.
- r/LLMDevs, mesmo relato.
Perguntas frequentes
Dá para fazer RAG sem busca vetorial?
Dá. Um relato recente descreve a troca de embeddings por arquivos Markdown e um grafo de conhecimento consultados pelo Claude CLI. Funciona melhor quando a base é de tamanho moderado, bem organizada e rica em relações entre entidades; em bases enormes e desestruturadas, a busca vetorial continua útil.
Quando usar grafo de conhecimento em vez de embeddings?
Quando a resposta depende de relações explícitas (quem depende de quê, qual regra afeta qual módulo) e você precisa rastrear o caminho até a resposta. Para perguntas abertas sobre textos longos, a busca por similaridade costuma ser mais simples.
Markdown e grafo de conhecimento são caros de manter?
O custo está em curadoria: alguém precisa manter os arquivos e as relações atualizados. É um custo humano, em vez de um custo de infraestrutura de indexação. Compare os dois antes de decidir.
Posso combinar busca vetorial, Markdown e grafo?
Sim, e muitas vezes é o melhor caminho: Markdown como fonte legível, grafo para relações e busca vetorial como apoio para localizar trechos em volumes grandes.
