- BASEADO EM FATOS
- CONTEXTUAL
- VERIFICADO
- LIMPO
Resposta rápida
Como posso fazer consultas RAG com minha IA?
Você usa a ferramenta rag_query para trazer o texto relevante dos seus dados do R2R direto para o chat. O seu agente usa esses trechos para responder às suas perguntas. Veja abaixo como funciona a recuperação de dados.
Os resultados
O que você ganha com o RAG
O RAG muda a forma como seu agente interage com seus dados.
BASEADO EM FATOS
Respostas fundamentadas
O agente extrai textos específicos dos seus arquivos. Isso mantém a resposta presa aos seus dados reais.
CONTEXTUAL
Consciência profunda dos dados
Seu agente entende os detalhes dos seus documentos. Ele trata seus arquivos como a fonte principal de verdade.
VERIFICADO
Supervisão humana
Você consegue ver os trechos que a IA encontrou. Assim, você decide se a resposta está correta com base no texto original.
LIMPO
Contexto focado
A IA só pega o que precisa. Isso evita que a janela de contexto fique cheia de informações inúteis.
O fluxo
O que sua IA faz quando chega uma consulta.
A IA cuida das etapas de busca e síntese automaticamente.
Buscar dados
O agente vasculha seu índice do R2R para encontrar informações que correspondam à sua pergunta.
rag_queryRecuperar contexto
A ferramenta extrai os trechos de texto mais relevantes dos seus documentos enviados.
rag_querySintetizar resposta
Seu cliente de IA combina o texto recuperado com o seu comando para construir uma resposta.
rag_queryEntregar resposta
O agente entrega a resposta final na sua interface de chat usando o contexto recuperado.
rag_query
Teste
Copie estes comandos para começar.
Use estes prompts para testar a conexão imediatamente.
Pontos de partida
Estas são frases iniciais. Substitua o texto entre colchetes pelos nomes ou tópicos específicos dos seus documentos.
R2R Connector
Tudo pronto. Escolha seu cliente MCP e siga as instruções de configuração.
https://edge.vinkius.com/vk_preview_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/mcpClaude Desktop
Siga os passos abaixo para conectar em segundos.
- 1In Claude Desktop, open Settings → Connectors.
- 2Click “Add custom connector” and paste the connector link above as the remote MCP server URL.
- 3Click Add and start a new chat — R2R capabilities are ready to use.
{
"mcpServers": {
"r2r-mcp": {
"url": "https://edge.vinkius.com/vk_preview_Psy9XiP4IhGY7SchHirciLtxL89aKlE6LAoJStd2/mcp"
}
}
}Usando os dados do R2R, o que o cronograma do [Projeto X] diz sobre o lançamento do Q3?
Resuma as principais descobertas dos documentos de [Feedback do Usuário].
Com base nas [Especificações Técnicas] nos meus arquivos, como eu configuro a API?
Encontre qualquer menção a [Restrições de Orçamento] na pasta [Finanças].
Claude
ChatGPT
Cursor
VS Code
Windsurf
Claude Code
JetBrains
Cline
Comece aqui
Conecte o R2R uma vez e comece a perguntar.
Um único link conecta seus dados. Seu login permanece criptografado do nosso lado e você pode começar a fazer consultas em qualquer cliente compatível com MCP.
Conectar R2R à sua IAFAQ
Como funcionam as consultas RAG
- 01
A IA pode editar meus arquivos?
Não. A ferramenta rag_query serve apenas para leitura de dados. Ela não pode alterar ou excluir seus documentos.
- 02
A IA lê todos os meus arquivos?
Não. Ela recupera apenas os trechos específicos necessários para responder à sua pergunta atual.
- 03
Posso usar isso com Cursor ou VS Code?
Sim. Qualquer cliente compatível com MCP funciona assim que você conecta o MCP do R2R através do Vinkius.
- 04
E se a resposta não estiver nos meus dados?
O agente deve informar que não encontrou a informação. Ele depende do contexto recuperado para responder.
- 05
A IA pode excluir meu índice do R2R?
Não. Este MCP não possui ferramentas para excluir ou modificar seu índice de dados.
Mais dúvidas sobre o R2R? Veja tudo o que o conector R2R pode fazer
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