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Pipelines RAG são mais frágeis do que parecem. Um único documento anômalo—como uma devolução de laptop perdida num mar de texto não-estruturado—degrada a qualidade da recuperação e contamina os outputs da LLM. Vejo esse padrão repetidamente: times otimizam recall, enchendo vetores de tudo, só pra descobrir que similaridade semântica pura não captura edge cases e contexto específico do domínio. Busca híbrida resolve combinando recuperação densa com matching léxico-sintático, pegando o que busca puramente semântica deixa escapar. Para engenheiros de dados construindo RAG, isso sinaliza uma decisão arquitetural crítica: abordagens vetoriais isoladas são convenientes mas incompletas. Você precisa observabilidade na qualidade da recuperação, índices versionados e estratégias de filtragem que respeitem lógica de negócio. A implicação maior é que workloads de IA exigem o mesmo rigor que aplicamos em sistemas transacionais—governança de schema, linhagem de dados, validação. Conforme times escalam RAG além de protótipos, busca híbrida não é opcional; é infraestrutura fundamental. Comece instrumentando suas camadas de recuperação agora.