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Como auditar coleções RAG usando seu próprio AI

Conecte o Cognita ao seu cliente de IA para inspecionar toda a sua estrutura de vetores. Após a conexão, seu agente pode mapear suas coleções e suas configurações.

Pergunte à IA sobre esta página

Resposta rápida

Como posso auditar minhas coleções RAG usando IA?

Seu agente usa o Cognita para gerar um inventário completo de seus bancos de vetores, modelos de embedding e fontes de dados. Ele compara esses componentes para encontrar erros de configuração ou links quebrados. Você terá uma visão clara da saúde da sua estrutura de recuperação.

Resultados da auditoria

Onde estão as falhas de configuração.

A IA sinaliza problemas específicos em todo o seu stack de vetores.

MODEL

Incompatibilidade de modelos

A IA encontra coleções que usam modelos diferentes da sua lógica de consulta atual. Você saberá exatamente quais índices precisam de atualização.

SOURCE

Links de dados quebrados

Ela identifica coleções que apontam para fontes de dados inexistentes. Isso ajuda você a encontrar dados de vetores órfãos.

CONFIG

Erros de configuração de tokens

O agente sinaliza onde os limites de tokens ou as configurações de chunking fogem do seu padrão. Você recebe uma lista de parâmetros inconsistentes.

HUMAN

Ações manuais necessárias

A IA destaca erros de alto risco que exigem que você reindexe ou atualize credenciais manualmente. Ela não altera seus dados diretamente.

O fluxo

O que sua IA faz durante a auditoria.

A IA varre sistematicamente sua infraestrutura RAG para criar um mapa de diagnóstico.

  1. Inventariar coleções

    O agente extrai uma lista completa de todas as coleções de vetores no seu ambiente.

    list_collections

  2. Verificar paridade de modelos

    Ele inspeciona os modelos de embedding específicos atribuídos a cada coleção.

    list_models

  3. Validar origens de dados

    A IA mapeia as coleções até suas fontes de dados originais para checar a conectividade.

    list_data_sources

  4. Identificar inconsistências

    O agente compara os modelos e fontes coletados para encontrar erros de configuração.

    list_collectionslist_models

Teste

Copie estes comandos para começar.

Use estes prompts para iniciar sua auditoria.

Pontos de partida

Substitua os nomes de coleções ou modelos pelos seus IDs reais.

Cognita Connector

Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.

Link do conectorhttps://edge.vinkius.com/vk_preview_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/mcp

Claude Desktop

Siga os passos abaixo para conectar em segundos.

  1. 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
  2. 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
  3. 3Click Add and start a new chat — Cognita capabilities are ready to use.
Configuração · claude_desktop_config.jsonCopiar
{
  "mcpServers": {
    "cognita-rag-framework-mcp": {
      "url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_SHxG8KJRFQw2m3lX2GfeLS7zRF34WrsRFB0j95Nv/mcp"
    }
  }
}
Copie no chat04

  • Liste todas as minhas coleções e me diga quais usam o modelo 'text-embedding-3-small'.

  • Verifique se as fontes de dados da minha coleção 'customer_support_v2' ainda são válidas.

  • Compare os modelos de embedding usados nas minhas coleções de produção com as de staging.

  • Encontre coleções que estão mapeadas para fontes de dados às quais não tenho mais acesso.

  • Claude
  • ChatGPT
  • Cursor
  • VS Code
  • Windsurf
  • Claude Code
  • JetBrains
  • Cline

Comece aqui

Conecte o Cognita uma vez e pronto.

Vincule sua conta uma única vez e suas credenciais ficarão criptografadas. Depois, é só começar a auditar seu stack pelo seu cliente de IA.

Conectar Cognita ao seu AI

FAQ

Como funciona a auditoria

  • 01

    A IA pode corrigir as incompatibilidades de embedding automaticamente?

    Não. A IA identifica as incompatibilidades, mas você deve acionar manualmente a reindexação ou a atualização dos modelos no seu banco de vetores.

  • 02

    Isso vai deletar alguma das minhas coleções de vetores?

    Não. As ferramentas permitem apenas que a IA leia e liste seus dados. Ela não pode deletar ou modificar suas coleções.

  • 03

    A IA pode atualizar minhas configurações de tokens?

    Não. A IA só consegue ler e relatar suas configurações atuais. Você mesmo precisa alterá-las.

  • 04

    Como ela sabe quais modelos estou usando?

    Ela utiliza a ferramenta list_models para buscar a configuração atual diretamente do seu stack.

  • 05

    A IA tem acesso ao conteúdo real dos meus documentos?

    Não. A IA visualiza apenas os metadados, nomes de modelos e mapeamentos de origem fornecidos pelas ferramentas.

  • Mais dúvidas sobre o Cognita? A página do Connector responde. Veja tudo o que o Cognita Connector pode fazer

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