O CIO da Global Foundries enfatizou que agentes de IA exigem dados em tempo real e governados, reconstruindo uma plataforma unificada através de fábricas em três continentes com identidade centralizada e rastros de auditoria antes de implantar agentes nas funções de TI e compras.

RAG (Geração Aumentada por Recuperação) permite que empresas construam chatbots específicos do domínio, mas seu sucesso depende do modelo de embedding — o tradutor que converte texto em vetores para busca semântica. Um modelo de embedding falho recupera trechos irrelevantes, fazendo com que o modelo de linguagem gere respostas confiantes, mas incorretas. Por exemplo, um chatbot pode confirmar incorretamente um reembolso para uma assinatura de 45 dias, apesar da documentação estabelecer um limite de 30 dias, porque o modelo de embedding falhou em distinguir a restrição de tempo crítica.

RAG opera em duas fases: indexação (dividir documentos em blocos, gerar embeddings, armazenar vetores com metadados) e recuperação (inserir a consulta, buscar vetores próximos, reranquear os blocos principais, alimentá-los ao modelo de linguagem). O modelo de linguagem não pode compensar uma recuperação ruim. Considerações-chave incluem avaliar modelos de embedding além das pontuações de referência, escolher entre APIs comerciais e implantação local, entender o custo de trocar modelos posteriormente e aproveitar embeddings Matryoshka para dimensionamento flexível de vetores.

Entidades-chave: Empresas: Global Foundries, ByteByteGo