Um white paper publicado em 13 de outubro de 2025 detalha como a arquitetura de Retrieval-Augmented Generation (RAG) está superando limitações de modelos de linguagem tradicionais e tornando a inteligência artificial (IA) mais precisa para operações de logística e cadeia de suprimentos.
Como funciona o RAG
A tecnologia combina dois componentes:
- Retriever – busca informações atualizadas em bases de dados, documentos internos ou sites governamentais.
- Generator – modelo de linguagem (como GPT ou PaLM) que utiliza os dados recuperados para elaborar respostas contextualizadas.
O processo permite que a IA consulte fontes externas antes de responder, garantindo informações verídicas e recentes.
Relevância para a cadeia de suprimentos
Em ambientes regulados e sensíveis a prazos, imprecisões podem gerar atrasos, multas ou riscos legais. Com RAG, sistemas de IA conseguem acessar cláusulas atualizadas, tarifas vigentes e certificações de fornecedores, reduzindo erros críticos.
Principais aplicações
- Documentação aduaneira – preenchimento automático de formulários de importação e exportação conforme exigências oficiais.
- Seleção de fornecedores – verificação de dados financeiros, listas de sanções, ratings ESG e histórico de entregas.
- Tarifas e compliance – consulta de códigos HS, alíquotas e restrições comerciais por origem e destino.
- Atendimento e assistência interna – acesso a POPs, status de remessas e registros de exceções.
- Documentação técnica – compilação de listas de materiais, certificados e instruções de manuseio.
Arquitetura e ferramentas
Um fluxo típico envolve a consulta do usuário, busca em base vetorizada e geração de resposta. Entre as ferramentas citadas estão FAISS, Pinecone, LangChain, LlamaIndex, OpenAI GPT-4 e Anthropic Claude.
Benefícios apontados
- Maior precisão e rastreabilidade, com possibilidade de citar fontes.
- Adequação ao domínio sem necessidade de retreinar o modelo base.
- Redução de custos ao atualizar apenas a base de conhecimento.
Desafios de adoção
- Manutenção da base de documentos e controle de acesso.
- Latência gerada por pipelines complexos.
- Avaliação contínua dos resultados por especialistas.
Casos de mercado
Empresas como Flexport, Project44, FourKites, SAP e Oracle já integram sistemas inspirados em RAG para acelerar despacho aduaneiro, monitorar embarques e apoiar analistas na busca de políticas internas.
Imagem: logisticsviewpoints.com
O estudo destaca ainda a próxima evolução, o Graph RAG, capaz de tratar dados da cadeia de suprimentos como redes interconectadas, ampliando a precisão das recomendações.
O white paper completo está disponível para download gratuito.
Com informações de Logistics Viewpoints
