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title: "FAQ sobre RAG (Base de Conhecimento)"
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description: "Perguntas frequentes sobre RAG no OpenClaw: como adicionar documentos e criar base de conhecimento."
date: "2026-02-17"
author: ""
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# FAQ sobre RAG (Base de Conhecimento)

Perguntas frequentes sobre RAG no OpenClaw: como adicionar documentos e criar base de conhecimento.



### O que é RAG no OpenClaw?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que o assistente consulte seus documentos antes de responder, usando informações reais em vez de gerar do zero.


### Que tipos de documentos posso adicionar?

PDF, TXT, Markdown, DOCX, CSV. O OpenClaw processa e indexa automaticamente.


### Como adicionar documentos?

Execute `openclaw rag add ./pasta-de-documentos/`. O OpenClaw processa, divide em chunks e cria embeddings.


### Quantos documentos posso ter?

Depende do armazenamento. Com embeddings locais, centenas de milhares de documentos são viáveis.


### RAG funciona com Ollama?

Sim! Use embeddings locais (nomic-embed-text) para RAG 100% offline. `ollama pull nomic-embed-text`.


### O assistente cita fontes?

Sim, configure `rag_cite_sources: true`. O assistente indica de qual documento extraiu a informação.


### Como atualizar a base de conhecimento?

Execute `openclaw rag update` para reprocessar documentos alterados. Ou `openclaw rag add novo-doc.pdf` para adicionar.


### RAG é melhor que colocar tudo no soul.md?

Sim! Soul.md tem limite de tokens. RAG busca apenas informações relevantes para cada pergunta, economizando tokens e melhorando precisão.



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