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A fonte de conhecimento mais comum é o documento — manuais, contratos, políticas, catálogos de produto ou qualquer arquivo que você já tenha pronto. A Timely.ai extrai o texto, fragmenta em chunks e gera os embeddings automaticamente após o upload.
Lista de documentos da Knowledge Base

Fazendo upload de documentos

1

Acesse a Knowledge Base do agente

Abra o agente desejado e clique na aba Knowledge Base, depois selecione Documentos.
2

Clique em Adicionar documento

Clique no botão de upload ou arraste o arquivo diretamente para a área indicada.
3

Aguarde o processamento

O arquivo é enviado para o Supabase Storage e o job knowledge-process-document é disparado automaticamente. O status do documento muda de processing para ready quando concluído.
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Verifique o resultado

Clique no ícone de visualização para conferir o texto extraído, o resumo gerado automaticamente e as palavras-chave identificadas.

Formatos e limites

ParâmetroValor
Formatos aceitosPDF, TXT
Tamanho máximo por arquivoDefinido pelo plano da conta
Tamanho alvo de cada chunk~4.000 caracteres (~1.000 tokens)
Sobreposição entre chunks~400 caracteres (~100 tokens)
Lote máximo de embeddings100 chunks por requisição à OpenAI
Caracteres máximos para metadados8.000 caracteres do conteúdo
Durante o processamento, o documento fica com status processing e ainda não aparece nas buscas semânticas. Aguarde o status mudar para ready antes de testar o agente.

O que acontece durante o processamento

O pipeline interno executa as seguintes etapas:
  1. Leitura do arquivo: o conteúdo é lido do Supabase Storage.
  2. Extração de texto: para PDFs, o texto é extraído página por página.
  3. Chunking inteligente: o texto é dividido priorizando quebras de parágrafo (\n\n). Parágrafos muito grandes são subdivididos por frases (". "). Se ainda muito grande, divisão forçada por caractere.
  4. Geração de metadados: nome (até 80 caracteres), descrição (até 250 caracteres) e palavras-chave são gerados pelo LLM a partir dos primeiros 8.000 caracteres.
  5. Embeddings: cada chunk é enviado à API de embeddings da OpenAI em lotes de até 100.
  6. Armazenamento: chunks e vetores são salvos na tabela knowledge_chunks.

Gerenciando documentos

AçãoDescrição
VisualizarAbre o conteúdo extraído e metadados do documento
BaixarFaz download do arquivo original do Storage
DesativarRemove o documento das buscas sem deletar o arquivo
DeletarRemove o documento, todos os chunks e o arquivo do Storage
A exclusão de um documento é irreversível. Todos os chunks e embeddings associados são deletados permanentemente. Faça download do arquivo original antes de deletar se precisar mantê-lo.

Boas práticas para documentos

Prefira texto selecionavel

PDFs escaneados como imagem não têm texto extraível. Use PDFs com texto nativo ou converta antes do upload.

Divida documentos grandes

Documentos com centenas de páginas geram muitos chunks. Dividir por seção melhora a precisão da busca semântica.

Mantenha o conteudo atualizado

Delete documentos desatualizados e faça upload da versão nova. O agente pode recuperar informações antigas se o documento antigo ainda estiver ativo.

Nomeie os arquivos com clareza

O nome do arquivo e os metadados gerados são usados nos resultados de busca. Um nome descritivo melhora a rastreabilidade.
Após indexar um documento novo, use a busca semântica integrada na Knowledge Base para testar se as perguntas relevantes retornam os trechos corretos antes de ativar o agente em produção.