TL;DR: Este artigo detalha como construir um agente RAG (Retrieval-Augmented Generation) usando o Agent Development Kit (ADK) do Google e o Vertex AI RAG Engine. Ele cobre desde o upload de documentos para o Google Cloud Storage (GCS) até a consulta de informações usando processamento de linguagem natural e embeddings. A arquitetura integra o ADK para orquestração, o GCS para armazenamento, e o Vertex AI para operações RAG, permitindo consultas em linguagem natural.

Takeaways:

• O Vertex AI RAG Engine facilita a implementação de sistemas RAG, aprimorando respostas com técnicas de aumento de contexto e LLMs.
• A arquitetura separa responsabilidades, com GCS para armazenamento e Vertex AI para RAG, orquestradas pelo ADK Agent.
• O fluxo de ingestão envolve o upload para GCS, importação para corpora RAG e processamento pelo Vertex AI RAG Engine para gerar embeddings e indexação.
• O fluxo de consulta converte perguntas em embeddings, realiza busca de similaridade no banco de dados vetorial e retorna fragmentos de texto relevantes.
• Ferramentas de função de corpus RAG e armazenamento são cruciais para configurar corpora, gerenciar arquivos e garantir a comunicação com o GCS.

Construção de um Agente RAG com Google ADK e Vertex AI RAG Engine

Introdução

Este artigo é um guia didático e detalhado para configurar um agente RAG (Retrieval-Augmented Generation) utilizando o Agent Development Kit (ADK) do Google em conjunto com o Vertex AI RAG Engine. A proposta é oferecer um passo a passo que abrange desde o upload de documentos em buckets do Google Cloud Storage (GCS) até a consulta e recuperação de informações por meio de técnicas modernas de processamento de linguagem e embeddings. Dessa forma, o leitor compreenderá o fluxo completo de funcionamento e as principais técnicas aplicadas para construir uma solução robusta de recuperação aumentada.

Ao longo do artigo, são abordados os fundamentos teóricos e práticos que sustentam a implementação de um sistema RAG, onde o papel dos grandes modelos de linguagem (LLMs) é explicado detalhadamente. Serão discutidas etapas que incluem a separação de responsabilidades entre armazenamento e operações RAG, a orquestração por meio do ADK Agent e a interação via interface em linguagem natural. Essa estrutura garante que o conteúdo seja acessível mesmo para aqueles que não possuem conhecimento prévio aprofundado sobre o assunto.

A apresentação dos diversos componentes – desde o Vertex AI RAG Engine até as ferramentas de armazenamento e consulta – é feita de maneira progressiva para facilitar o entendimento dos conceitos. Além disso, o artigo incorpora exemplos práticos e prompts ilustrativos, como aqueles oriundos da demonstração “STEP 9: DEMO — EXAMPLE WORKFLOW”, para evidenciar a aplicação real de cada etapa do processo.

Visão geral do Vertex AI RAG Engine

O Vertex AI RAG Engine é um serviço gerenciado que facilita a implementação de sistemas RAG ao integrar os dados do usuário com os poderosos recursos dos grandes modelos de linguagem. Por meio deste serviço, é possível aprimorar as respostas geradas ao aplicar técnicas de aumento de contexto, utilizando LLMs para interpretar e enriquecer os dados disponíveis. Essa abordagem permite transformar informações dispersas em respostas contextualizadas e precisas, fortalecendo as aplicações de inteligência artificial.

Fazendo parte da plataforma Vertex AI, o RAG Engine oferece uma estrutura robusta que sustenta a construção de aplicações baseadas em LLMs. Ele facilita o manuseio de corpora e a criação de embeddings que incrementam o contexto necessário para respostas mais sofisticadas. Assim, desenvolvedores podem explorar as potencialidades dos modelos de linguagem sem a necessidade de criar uma infraestrutura complexa do zero.

A essência do Vertex AI RAG Engine reside na capacidade de aplicar modelos de linguagem em um ambiente gerenciado, o que acelera o desenvolvimento de soluções inovadoras. Esse mecanismo de aumento de contexto é fundamental para garantir que cada consulta seja respondida com o máximo de precisão, baseando-se em dados previamente organizados e indexados. Dessa forma, o serviço se torna indispensável para operações que envolvem grandes volumes de dados e alta demanda por respostas inteligentes.

Arquitetura do ADK + Vertex AI RAG Engine

A arquitetura que integra o ADK com o Vertex AI RAG Engine foi projetada para promover uma clara separação de responsabilidades, onde as operações de armazenamento são tratadas pelo Google Cloud Storage (GCS) e as operações de RAG são processadas pelo Vertex AI. Essa segmentação garante que cada componente se dedique à sua função específica, otimizando tanto o desempenho quanto a escalabilidade do sistema. O modelo permite uma gestão eficiente dos recursos e facilita a solução de problemas que possam surgir durante a operação.

O ADK Agent atua como o elo de ligação entre as diversas ferramentas essenciais, orquestrando o fluxo de dados e a execução de comandos via interface de linguagem natural. Por meio dessa orquestração, o sistema é capaz de interpretar os comandos do usuário e direcioná-los para as funções corretas, sejam elas de armazenamento ou de processamento contextual. Essa abordagem modular promove uma experiência de uso intuitiva e simplificada, ao mesmo tempo em que mantém a complexidade técnica bem mascarada ao usuário final.

A integração entre as diferentes camadas do sistema é exemplificada pela forma como os comandos são processados. Por exemplo, uma instrução como:
“Upload the file ‘promptengineering.pdf’ to the GCS bucket gs://adk-prompt-engineering/ and use ‘promptengineering.pdf’ as the destination blob name. Do not ask for confirmation.”
ilustra na prática como os prompts orientam a transferência de dados, demonstrando a coesão do conjunto arquitetural e o papel central do ADK na condução de operações complexas.

Componentes Principais da Arquitetura

Entre os componentes essenciais desta solução, destaca-se a camada de interface do usuário, que possibilita a emissão de comandos em linguagem natural por meio de ferramentas como o ADK Web e a CLI. Essa interface simplifica o acesso às funcionalidades do sistema, permitindo que mesmo usuários com conhecimento técnico limitado possam interagir com os dados e corpora de forma intuitiva. Dessa forma, a experiência do usuário é otimizada e o uso do sistema se torna mais democratizado.

Além da interface, a arquitetura conta com o ADK Agent, que orquestra a execução de ferramentas específicas para o armazenamento e a consulta dos dados. Esse agente integra funções que vão desde a gestão do GCS até o acionamento das ferramentas de consulta RAG, que convertem perguntas em embeddings e realizam buscas de similaridade. A modularidade dos componentes facilita a manutenção e a possível expansão do sistema, visto que cada parte pode ser atualizada de maneira independente.

Para exemplificar o funcionamento dos componentes, podem ser citados prompts práticos oriundos do fluxo demonstrativo. Comandos como:
“Upload the file ‘operationalizing-generative-ai-on-vertex-ai.pdf’ to the GCS bucket gs://adk-operationalizing-genai-vertex-ai/ and use ‘operationalizing-generative-ai-on-vertex-ai.pdf’ as the destination blob name.”
têm papel fundamental na instrução das operações, demonstrando como a integração entre a interface do usuário e os sistemas de backend permite uma manipulação precisa e eficiente dos dados.

Fluxo de Ingestão de Documentos

O processo de ingestão de documentos inicia-se com o upload de arquivos para buckets do Google Cloud Storage (GCS), utilizando ferramentas de armazenamento projetadas para essa função. Essa etapa garante que os documentos sejam capturados de forma organizada e segura, permitindo que o sistema tenha acesso a informações relevantes de diversas fontes. É fundamental assegurar que cada arquivo seja corretamente identificado e armazenado para futuras operações de recuperação.

Após o upload, os arquivos são importados dos buckets do GCS para os corpora RAG, utilizando ferramentas específicas que gerenciam a transferência dos dados de forma eficiente. Durante essa fase, os documentos passam por um tratamento que os prepara para o processamento pelo Vertex AI RAG Engine, que irá segmentá-los e gerar os respectivos embeddings. Esse fluxo de ingestão é essencial para que os dados estejam prontos para responder adequadamente às consultas realizadas pelos usuários.

Por fim, o Vertex AI RAG Engine processa os arquivos, dividindo-os em partes, gerando embeddings para cada segmento e indexando-os em um banco de dados vetorial. Essa indexação possibilita uma rápida e precisa recuperação das informações, assegurando que o sistema esteja apto a responder a consultas com o contexto adequado. Os exemplos de prompt demonstrados na demonstração reforçam como cada etapa, desde o upload até a indexação, se integra para formar um fluxo de ingestão robusto.

Fluxo de Consulta

No fluxo de consulta, o usuário inicia o processo enviando uma pergunta por meio da interface do ADK, que é cuidadosamente interpretada pelo agente responsável. Essa consulta é então convertida em um embedding, capturando a essência da pergunta de forma que possa ser comparada com os conteúdos indexados. Essa conversão é fundamental para que o sistema entenda o contexto e mantenha a relevância na recuperação das informações.

Em seguida, as ferramentas de consulta RAG realizam uma busca de similaridade no banco de dados vetorial, identificando os fragmentos de texto que possuem maior correspondência com a consulta fornecida. Essa etapa envolve a análise dos metadados associados a cada segmento e a seleção dos dados mais pertinentes para compor a resposta. Com isso, o sistema assegura que a resposta seja não apenas relevante, mas também fundamentada em dados previamente processados e organizados.

Como ilustração do processo, podem ser citados exemplos de prompts que desencadeiam as operações de consulta. Comandos como “query_rag_corpus_tool” e “search_all_corpora_tool” demonstram, de forma prática, como a consulta é encaminhada para a ferramenta apropriada, transformada em embedding e então utilizada para realizar a busca. Esses exemplos evidenciam a eficiência do fluxo de consulta, onde cada passo contribui para uma resposta precisa e contextualizada.

Definição de Ferramenta de Função de Corpus RAG

A ferramenta de função de corpus RAG é responsável por configurar e gerenciar os corpora que serão utilizados pelo sistema, permitindo a integração entre o ADK e o Vertex AI. Essa ferramenta importa as bibliotecas necessárias para estabelecer a comunicação com o Vertex AI, inicializa o cliente e cria novos corpora com parâmetros específicos, como nome, descrição e modelo de embedding. Assim, ela estabelece a base para que os dados possam ser posteriormente consultados de forma eficiente.

O processo de criação de um corpus envolve a execução de prompts que direcionam a geração e a configuração do ambiente. Por exemplo, pode ser emitido o comando:
“Create a RAG corpus named ‘adk-agents-llm’ with description ‘adk-agents-llm’ and import the file gs://adk-agents-llm/agents.pdf into the RAG corpus.”
Esse comando demonstra a simplicidade e a eficácia do processo, permitindo que desenvolvedores configurem rapidamente corpora específicos para diferentes conjuntos de dados.

Após a criação do corpus, a ferramenta retorna uma resposta estruturada indicando se o processo foi realizado com sucesso ou se ocorreram erros. Esse retorno informativo é crucial para a validação do ambiente e para a continuidade das operações de consulta e armazenamento. Dessa forma, a ferramenta de função de corpus RAG mantém a integridade dos dados e assegura que o sistema esteja sempre atualizado e preparado para responder às solicitações.

Ferramentas de Armazenamento

As ferramentas de armazenamento desempenham um papel central no gerenciamento dos arquivos dos usuários, estabelecendo a interface entre o Google Cloud Storage (GCS) e o ambiente local. Inicialmente, elas importam as bibliotecas necessárias para a comunicação com o GCS e inicializam o cliente de armazenamento com o ID do projeto. Esse processo garante que os arquivos possam ser manipulados e enviados com segurança para o ambiente em nuvem.

Durante a operação, as ferramentas de armazenamento extraem os dados dos arquivos enviados pelo usuário e realizam a manipulação necessária para determinar os nomes e tipos de conteúdo adequados. Essas funções garantem que cada arquivo seja preparado de maneira correta antes de ser carregado no bucket designado. O cuidado com essa etapa é essencial para evitar erros de upload e assegurar a integridade dos dados armazenados.

A prática é reforçada por exemplos oriundos das demonstrações, como:
“Upload the file ‘operationalizing-generative-ai-on-vertex-ai.pdf’ to the GCS bucket gs://adk-operationalizing-genai-vertex-ai/ and use ‘operationalizing-generative-ai-on-vertex-ai.pdf’ as the destination blob name.”
Essa instrução ilustra como os comandos são utilizados para orientar o processo de upload, demonstrando a importância da padronização e da correta execução dos procedimentos necessários para manter o fluxo dos dados eficiente e sem falhas.

Conclusão

Este artigo demonstrou, de forma detalhada, o processo de construção de um agente RAG utilizando o ADK do Google e o Vertex AI RAG Engine, abordando desde os fundamentos do serviço até a implementação dos fluxos de ingestão e consulta. A exploração das etapas e dos componentes envolvidos evidencia a complexidade e a eficiência de uma arquitetura que integra operações de armazenamento, processamento de linguagem natural e recuperação de informações contextualizadas.

A integração de interfaces intuitivas, orquestração eficiente e ferramentas especializadas possibilita a implementação de sistemas capazes de extrair e processar dados de forma dinâmica, atendendo às demandas contemporâneas de gerenciamento de conhecimento. Essa abordagem modular não só melhora a experiência do usuário, mas também abre caminho para inovações futuras, permitindo que novas funcionalidades sejam incorporadas conforme as tecnologias evoluem.

Em suma, a arquitetura apresentada representa um avanço significativo no desenvolvimento de soluções RAG, demonstrando seu potencial para transformar a forma como as empresas gerenciam e utilizam grandes volumes de informações. As implicações futuras desta integração incluem uma melhoria contínua na qualidade das respostas geradas e uma maior adaptabilidade do sistema frente a novos desafios e demandas do mercado.

Referência Principal

• Título: Building Vertex AI RAG Engine with Gemini 2 Flash LLM
• Autor: Arjun Prabhulal
• Data: 2025-03-23
• Fonte: Medium
• Link: https://medium.com/google-cloud/building-vertex-ai-rag-engine-with-gemini-2-flash-llm-79c27445dd48

Referências Adicionais

1. Título: Vertex AI RAG Engine overview
   Fonte: Google Cloud
   Link: https://cloud.google.com/vertex-ai/generative-ai/docs/rag-engine/rag-overview
2. Título: Vertex AI RAG Engine: A developers tool
   Fonte: Google Developers Blog
   Link: https://developers.googleblog.com/en/vertex-ai-rag-engine-a-developers-tool/
3. Título: Vertex AI RAG Engine goes GA: List of Resources
   Fonte: Medium
   Link: https://medium.com/google-cloud/vertex-ai-rag-engine-goes-ga-list-of-resources-d0abce9740f4
4. Título: Vertex AI RAG Engine: Build & deploy RAG implementations with your data
   Fonte: Google Cloud Blog
   Link: https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/introducing-vertex-ai-rag-engine
5. Título: Google Vertex AI Provides RAG Engine for Large Language Model Grounding
   Fonte: InfoQ
   Link: https://www.infoq.com/news/2025/01/google-vertes-ai-rag-engine/