TL;DR: Este guia apresenta como construir um sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) escalável no Google Cloud, combinando busca semântica com geração de respostas contextualizadas para reduzir o tempo que funcionários gastam procurando informações (até 2 horas diárias). A arquitetura modular utiliza serviços como Cloud Run, Vertex AI e BigQuery, com frontend em Streamlit e backend em FastAPI, permitindo processamento automático de documentos e consultas inteligentes.

Takeaways:

• Sistemas RAG combinam busca de informações relevantes com geração de respostas contextualizadas, superando limitações dos LLMs tradicionais
• A arquitetura modular no Google Cloud permite evolução gradual do sistema, testando melhorias sem comprometer a estabilidade
• O fluxo core envolve chunking de documentos, geração de embeddings, armazenamento em bancos vetoriais e busca por similaridade semântica
• A implementação utiliza FastAPI para backend, Streamlit para frontend, e automação via Cloud Functions para processamento orientado a eventos
• Custos devem ser monitorados em três áreas: infraestrutura, processamento de embeddings e armazenamento de dados

Como Construir um Sistema RAG Escalável no Google Cloud: Guia Completo para Desenvolvedores

Você já imaginou quanto tempo seus funcionários gastam procurando informações? Segundo estudos recentes, trabalhadores do conhecimento podem gastar até 2 horas diárias apenas coletando dados necessários para suas tarefas. É aqui que os sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) entram como uma solução revolucionária.

Neste guia completo, você descobrirá como construir um sistema RAG modular, seguro e escalável no Google Cloud, utilizando as melhores práticas de desenvolvimento e arquitetura serverless. Prepare-se para transformar a forma como sua organização acessa e utiliza informações.

O Que São Sistemas RAG e Por Que Eles Importam?

Os sistemas RAG representam uma evolução natural dos Large Language Models (LLMs). Em vez de depender apenas do treinamento geral dos modelos, eles combinam a capacidade de busca de informações relevantes com a geração de respostas contextualizadas.

“RAG systems help LLMs provide more accurate results by grounding them in a specific context. Instead of only relying on the general training of LLMs, RAG systems fetch relevant information from your sources.”

Por Que Escolher uma Arquitetura Modular?

Sistemas RAG modernos devem ser:

• Escaláveis: Capazes de lidar com milhões de documentos com baixa latência
• Modulares: Permitindo substituir componentes como retrievers ou modelos sem comprometer o sistema
• Seguros: Projetados com permissões e governança em mente

A modularidade é especialmente crucial porque permite que você evolua seu sistema gradualmente, testando diferentes abordagens sem reconstruir toda a infraestrutura.

Componentes Fundamentais de um Sistema RAG

1. Chunking e Embeddings: A Base da Busca Semântica

O processo começa com a divisão dos dados em pedaços menores (chunks) e sua conversão em representações numéricas chamadas embeddings.

“At its core, RAG systems break data into smaller pieces and convert these chunks into numerical representations, known as embeddings. These embeddings capture the semantic meaning of the text, allowing the system to link related concepts and perform search tasks.”

Exemplo prático: Imagine que você tem documentos sobre animais. Os embeddings fariam com que palavras como “gato”, “cachorro”, “leão” e “tigre” ficassem próximas no espaço vetorial, pois compartilham significados semelhantes.

2. Vector Stores: Busca Inteligente por Similaridade

Os embeddings são armazenados em bancos de dados vetoriais especializados, otimizados para busca rápida por similaridade. Diferentemente de bancos tradicionais que fazem correspondências exatas, os vector stores recuperam resultados baseados na similaridade semântica.

Fluxo conceitual:

1. Usuário faz uma pergunta
2. Sistema converte a pergunta em embedding
3. Busca no banco vetorial por chunks semanticamente similares
4. Chunks relevantes + pergunta original são enviados ao LLM
5. LLM gera resposta baseada no contexto recuperado

Arquitetura Completa no Google Cloud

Serviços Essenciais para Seu Sistema RAG

O Google Cloud oferece uma suíte completa de serviços para construir sistemas RAG robustos:

1. Secret Manager

• Gerenciamento seguro de chaves de API
• Elimina a necessidade de hardcoding de credenciais

2. Cloud Storage

• Armazenamento de documentos não processados
• Integração nativa com outros serviços Google

3. Cloud Run

• Execução de aplicações containerizadas
• Auto-scaling baseado na demanda
• Endpoints HTTPS automáticos

4. Cloud Functions

• Workflows orientados a eventos
• Processamento automático quando novos documentos são carregados

5. Vertex AI Vector Search

• Busca semântica rápida e eficiente
• Armazenamento de embeddings de alta dimensionalidade

6. BigQuery

• Data warehouse serverless
• Armazenamento de metadados e conteúdo textual

Arquitetura em Quatro Segmentos

A arquitetura pode ser simplificada em quatro componentes principais:

1. Ingestão e Armazenamento de Dados
2. Frontend (Interface do Usuário)
3. Trigger de Eventos
4. Segurança

Implementação Prática: Backend com FastAPI

Estrutura do Storage API

O backend utiliza FastAPI para criar endpoints robustos de processamento:

# Exemplo de estrutura de dependências
fastapi==0.111.0
uvicorn==0.30.1
pandas
google-cloud-secret-manager==2.16.3
google-cloud-bigquery==3.20.1
google-cloud-aiplatform==1.51.0
langchain==0.1.17
langchain-openai==0.1.6
pymupdf

Fluxo de Processamento

O endpoint /process executa uma sequência otimizada:

1. Extração de Chunks: A função extract_chunks_from_pdf_bytes processa PDFs e divide o texto em chunks gerenciáveis
2. Geração de Embeddings: compute_embeddings converte chunks em representações vetoriais
3. Armazenamento Duplo: Metadados vão para o BigQuery, embeddings para o Vertex AI Vector Store

Gerenciamento Seguro de Credenciais

def set_secret_env(secret_id: str, env_var_name: str, project_id: str):
    # Integração com Secret Manager
    # Injeção segura de variáveis de ambiente
    return secret_value

Frontend Inteligente com Streamlit e LangGraph

Interface de Usuário Responsiva

O frontend utiliza Streamlit para criar uma experiência de chat intuitiva:

• Histórico de Conversas: Mantém contexto entre perguntas
• Exemplos Interativos: Guia usuários com sugestões de consultas
• Feedback Visual: Indicadores de processamento e status

Orquestração com LangGraph

O LangGraph define um pipeline estruturado de duas etapas:

Etapa 1: Recuperação (Retrieve)

• Busca chunks relevantes no Vertex AI
• Recupera contexto completo do BigQuery

Etapa 2: Geração (Generate)

• Utiliza prompts otimizados do LangChain Hub
• Gera respostas contextualizadas via OpenAI

def answer_question(question: str) -> str:
    graph_builder = StateGraph(State).add_sequence([retrieve, generate])
    graph_builder.add_edge(START, "retrieve")
    graph = graph_builder.compile()
    result = graph.invoke({"question": question})
    return result["answer"]

Automação com Cloud Functions

Processamento Orientado a Eventos

A Cloud Function é acionada automaticamente quando um PDF é carregado:

@functions_framework.cloud_event
def extraction_ask_my_docs(cloud_event):
    # Extrai metadados do arquivo
    # Baixa o arquivo localmente
    # Encaminha para a API de processamento
    requests.post(STORAGE_API_ENDPOINT, files={"file": pdf_bytes})

Este fluxo garante que novos documentos sejam processados automaticamente, mantendo o sistema sempre atualizado.

Deployment e Configuração

Endpoints de Produção

Após o deployment, cada serviço recebe endpoints HTTPS únicos:

• Frontend: Interface pública para usuários finais
• Storage API: Endpoint interno para ingestão de documentos
• Vertex AI Vector Search: Endpoint específico para busca semântica

Scripts de Deployment Automatizado

APPLICATION_CONFIG = {
    "frontend": {
        "directory_name": "frontend",
        "gcp_service_name": "frontend-ask-my-docs",
    },
    "storage_api": {
        "directory_name": "storage_api", 
        "gcp_service_name": "storage-api-ask-my-docs",
    }
}

Considerações Importantes e Otimizações

Gestão de Custos

Monitore três áreas principais de custo:

• Infraestrutura: Cloud Run, Cloud Functions, armazenamento
• Processamento: Geração de embeddings via APIs
• Armazenamento: Dados brutos e processados

Segurança e Governança

Implemente políticas IAM seguindo o princípio do menor privilégio:

• Acesso granular por serviço
• Rotação automática de credenciais
• Auditoria de acessos

Melhorias Futuras

O sistema atual foca na infraestrutura modular. Próximos passos incluem:

• Estratégias de Chunking: Otimização baseada no tipo de documento
• Ranking Avançado: Modelos de feedback para melhorar relevância
• Ingestão Multimodal: Suporte a diferentes formatos de arquivo

Conclusão: Transformando Informação em Conhecimento

Construir um sistema RAG escalável no Google Cloud não é apenas sobre tecnologia – é sobre transformar como sua organização acessa e utiliza conhecimento. Com a arquitetura modular apresentada, você tem a flexibilidade de evoluir gradualmente, testando melhorias sem comprometer a estabilidade.

“This implementation focuses on setting up a modular and scalable infrastructure rather than fine-tuning the RAG loop itself.”

O futuro dos sistemas RAG está na automação inteligente e na personalização contextual. Sistemas como CAG (Cache Augmented Generation) já estão emergindo como extensões naturais, mas RAG continua sendo fundamental para aplicações empresariais.

Pronto para implementar seu próprio sistema RAG? Comece com um projeto piloto, utilize os serviços gerenciados do Google Cloud para reduzir complexidade, e evolua gradualmente conforme suas necessidades crescem.

Lembre-se: a jornada para um sistema RAG eficiente é iterativa. Comece simples, meça resultados e otimize continuamente. Sua organização agradecerá pela transformação na produtividade e acesso ao conhecimento.

Fontes: Chugh, R. (n.d.). How much time does your workforce spend searching for information? ProProfs Knowledge Base. Disponível em: https://www.proprofskb.com/blog/workforce-spend-much-time-searching-information/

International Data Corporation. (2012). The high cost of not finding information. IDC. Disponível em: https://www.proprofskb.com/blog/workforce-spend-much-time-searching-information/

Google Cloud. (n.d.). Cloud Run documentation. Google. Disponível em: https://cloud.google.com/run?hl=nl

LangChain, Inc. (n.d.). Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1 [Tutorial]. In LangChain documentation. Disponível em: https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/