A integração entre Recuperação com Geração Aprimorada (RAG) e grafos de conhecimento está redefinindo a forma como empresas avaliam riscos e oportunidades na cadeia de suprimentos. Batizada de Graph RAG, a abordagem conecta documentos estruturados a um modelo que mapeia fornecedores, rotas, instalações, produtos e regulamentos como nós interligados.
O que muda com o Graph RAG
- Raciocínio sistêmico: o modelo deixa de consultar textos isolados e passa a percorrer relações de múltiplos níveis, como Fornecedor A → Porto B → Centro de Distribuição C.
- Visão em rede: a tecnologia identifica efeitos em cascata, aponta causas-raiz de atrasos e sugere rotas alternativas com base no desenho completo da malha logística.
Aplicações já testadas
- Análise de interrupções: em caso de mau tempo em um porto, o sistema lista remessas afetadas, clientes impactados e propostas de mitigação.
- Sourcing estratégico: ao cruzar componentes, geografia e riscos, indica fornecedores com menor sobreposição de vulnerabilidades.
- Monitoramento regulatório: quando surge uma nova regra comercial, aponta produtos, rotas e parceiros envolvidos.
- Otimização de estoques: calibra níveis por nó considerando interdependências de lead time.
- Cálculo de emissões: estima CO₂ de escopo 3 a partir de trajetos e movimentação de materiais.
Como a arquitetura funciona
O núcleo do Graph RAG é um grafo alimentado por dados de ERP, TMS, WMS, sistemas de compras e fontes externas. Ferramentas como Neo4j ou Amazon Neptune armazenam os nós e arestas; LangChain, Haystack ou LlamaIndex coordenam a recuperação; e bancos vetoriais, como Pinecone ou Weaviate, complementam a busca textual.
Vantagens e desafios
- Benefícios: visão holística, decisões rastreáveis, precisão na coleta de fatos, escala para milhões de relações e detecção proativa de gargalos.
- Limitações: complexidade de modelagem de dados, necessidade de integração com vários sistemas, alta demanda de processamento em tempo real e exigência de adesão dos usuários.
Movimentos no mercado
Empresas globais já exploram o conceito. A Microsoft adicionou modelos baseados em grafos ao Copilot do Dynamics 365 para planejamento de cadeia e atendimento ao cliente. A SAP incluiu recurso de travessia de grafos na Business AI para cenários de produção e logística. Operadores logísticos testam o Graph RAG para mensurar congestionamentos portuários e redirecionar cargas em redes multimodais.
Especialistas destacam que o desempenho do Graph RAG depende de dados harmonizados e infraestrutura unificada, pontos que devem orientar os próximos investimentos em tecnologia de supply chain.
Imagem: logisticsviewpoints.com
Com informações de Logistics Viewpoints
