RAG: o que é e como revoluciona a análise de contratos com IA

RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica de inteligência artificial que combina grandes modelos de linguagem (LLMs) com sistemas de recuperação de informações externas, permitindo assim a geração de respostas mais precisas e fundamentadas. Dessa forma, esta abordagem resolve limitações críticas dos LLMs tradicionais, especialmente quando aplicada à análise de contratos e documentos jurídicos.

Enquanto modelos de IA convencionais dependem apenas de dados de treinamento fixos, o RAG busca informações relevantes em bases de conhecimento atualizadas antes de gerar respostas. Isso significa que a tecnologia pode acessar dados proprietários da empresa, documentos contratuais específicos e informações em tempo real para fornecer análises mais precisas.

Vale destacar que o conceito foi introduzido em 2020 por pesquisadores do Facebook AI Research e rapidamente se tornou uma das abordagens mais eficazes para implementar grounding em sistemas de IA.

Como funciona o RAG na prática?

O processo RAG opera por meio de três etapas fundamentais que transformam como as empresas analisam documentos contratuais. Compreender esse funcionamento é essencial para aproveitar todo o potencial da tecnologia na gestão de acordos.

1. Recuperação de informações

A primeira etapa envolve a identificação e busca de informações relevantes em bases de conhecimento indexadas. Quando um usuário faz uma pergunta sobre um contrato específico, o sistema RAG não depende apenas do conhecimento pré-existente do modelo de IA.

Em vez disso, ele busca ativamente em repositórios de contratos, bases de dados jurídicas e documentação interna para encontrar informações pertinentes. 

Nesse contexto, a Docusign utiliza essa capacidade por meio do IAM – com o Docusign Navigator centralizando os dados e o motor Docusign Iris fornecendo as capacidades de inteligência generativa e analítica – para revisão e conformidade regulatória, permitindo buscas semânticas em milhares de documentos simultaneamente.

Além disso, o sistema emprega múltiplas técnicas de busca, incluindo busca vetorial para similaridade semântica, busca de texto completo para termos específicos e busca híbrida que combina ambas as abordagens. 

Esta estratégia garante que informações relevantes sejam recuperadas mesmo quando a pergunta não contém exatamente as mesmas palavras presentes nos documentos.

2. Aumento contextual

Na segunda etapa, as informações recuperadas são processadas e organizadas para fornecer contexto relevante ao modelo de linguagem. Este processo de “aumento” é crucial para garantir que a IA tenha acesso aos dados mais pertinentes e atualizados.

O sistema analisa a relevância das informações encontradas, filtra conteúdo redundante e organiza os dados de forma que o modelo compreenda o contexto completo da consulta. 

Por exemplo, ao analisar cláusulas de rescisão em um contrato, o RAG não apenas encontra a cláusula específica, como também recupera informações sobre prazos, penalidades e condições relacionadas.

Esta etapa também envolve a verificação de consistência entre diferentes fontes de informação, garantindo que dados conflitantes sejam identificados e tratados adequadamente. 

A Docusign aplica técnicas avançadas de processamento de linguagem natural para extrair insights contextuais que seriam difíceis de identificar manualmente.

3. Geração de respostas

A etapa final combina o poder generativo dos LLMs com as informações recuperadas e contextualizadas para produzir respostas precisas e fundamentadas. Dessa forma, o modelo vai além de  elaborar uma resposta baseada em seu treinamento; ele constrói a resposta usando dados específicos e verificáveis.

Esta abordagem reduz significativamente as alucinações da IA — respostas que parecem plausíveis, mas são factualmente incorretas. Segundo a AWS se abre en una nueva pestaña, o RAG pode reduzir alucinações comparado a modelos puros, um benefício crucial quando se trata de análise de documentos jurídicos.

Além disso, a resposta gerada inclui citações e referências às fontes utilizadas, permitindo que usuários verifiquem a informação e tenham confiança na análise fornecida. Este nível de transparência é essencial para aplicações jurídicas e empresariais onde a precisão é fundamental.

Quais são os principais benefícios do RAG?

A implementação de RAG oferece vantagens transformadoras para empresas que buscam otimizar a gestão de contratos e documentos. Estes benefícios criam novas possibilidades para análise estratégica e tomada de decisões.

Redução de alucinações em IA

Um dos maiores desafios dos modelos de IA tradicionais é a tendência a gerar informações plausíveis, mas incorretas. O RAG resolve este problema fundamentando as respostas em dados verificáveis e atuais.

Estudos mostram que o RAG reduz alucinações em até 40% comparado a LLMs puros, um benefício crítico para análise de contratos onde precisão é fundamental. Nesse sentido, a Docusign aplica esta vantagem por meio do Docusign Iris, que utiliza mecanismos de IA com princípios RAG para garantir análises confiáveis de acordos.

Esta redução de erros permite que equipes jurídicas possam confiar mais nas análises automatizadas, reduzindo o tempo necessário para verificação manual e aumentando a eficiência dos processos de revisão contratual.

Acesso a informações atualizadas

Diferentemente de modelos tradicionais que dependem de dados de treinamento fixos, o RAG permite acesso a informações em tempo real. Isso é especialmente valioso para análise de contratos, onde regulamentações e precedentes jurídicos podem mudar frequentemente.

A tecnologia permite que empresas mantenham suas análises sempre atualizadas com as últimas mudanças regulatórias, jurisprudência e melhores práticas do setor. Segundo dados da Microsoft se abre en una nueva pestaña, o RAG permite acesso a dados mais recentes do que modelos tradicionais.

Esta capacidade de atualização contínua garante que análises de conformidade e avaliações de risco reflitam sempre o cenário regulatório atual, reduzindo exposição legal e melhorando a qualidade das decisões estratégicas.

Maior precisão na análise documental

O RAG melhora significativamente a precisão de análises documentais ao combinar compreensão semântica com busca exata de termos. Esta combinação é especialmente poderosa para contratos, que contêm tanto linguagem técnica específica quanto conceitos jurídicos complexos.

Esta precisão superior permite:

• identificação de cláusulas críticas;

• análise de riscos contratuais;

• extração de insights que poderiam passar despercebidos em análises manuais.

Custo-benefício superior

A implementação de RAG oferece vantagens econômicas significativas comparada a alternativas como retreinamento completo de modelos. 

Segurança de dados proprietários

Uma vantagem crucial do RAG é a capacidade de utilizar dados proprietários sem exposição externa. Diferentemente de abordagens que dependem do envio de dados para retreinamento de modelos, o RAG mantém as informações sensíveis protegidas dentro do ambiente isolado e seguro na nuvem, sem expor os dados proprietários para o treinamento de modelos de linguagem públicos (LLMs públicos).

A Docusign implementa RAG com criptografia de ponta a ponta e controles de acesso rigorosos, garantindo que dados contratuais confidenciais permaneçam seguros durante todo o processo de análise. 

Dessa forma, a arquitetura RAG permite que empresas aproveitem o poder da IA generativa mantendo total controle sobre seus dados proprietários, uma combinação essencial para adoção empresarial responsável.

RAG vs. outras técnicas de IA: qual escolher?

Compreender as diferenças entre RAG e outras abordagens de IA é fundamental para tomar decisões informadas sobre implementação tecnológica. Cada técnica tem suas vantagens específicas e casos de uso ideais, sendo importante avaliar cuidadosamente as opções disponíveis.

RAG vs. fine-tuning

Fine-tuning envolve retreinar modelos de IA com dados específicos da empresa, enquanto RAG mantém o modelo base inalterado e fornece contexto mediante recuperação de informações. Esta diferença fundamental impacta custos, flexibilidade e manutenção.

O fine-tuning requer recursos computacionais significativos e expertise técnica especializada. Além disso, cada atualização de dados demanda novo ciclo de treinamento, tornando o processo caro e demorado. Já o RAG permite atualizações instantâneas simplesmente adicionando novos documentos ao repositório de conhecimento.

Para análise de contratos, o RAG oferece vantagens claras:

• flexibilidade para incorporar novos tipos de documentos;

• capacidade de citar fontes específicas;

• facilidade de manutenção. 

RAG vs. grounding

Grounding é um conceito amplo que inclui várias técnicas para fundamentar respostas de IA em dados verificáveis. O RAG é, portanto, uma implementação específica de grounding que utiliza recuperação de informações para fornecer contexto relevante.

Outras técnicas de grounding incluem prompt engineering com contexto estático, integração de APIs em tempo real e uso de knowledge graphs. Cada abordagem tem trade-offs específicos em termos de latência, precisão e complexidade de implementação.

O RAG oferece o melhor equilíbrio entre precisão, flexibilidade e facilidade de implementação para a maioria dos casos de uso empresariais. A capacidade de combinar busca semântica com recuperação exata de informações torna o RAG especialmente adequado para análise de documentos complexos como contratos.

RAG vs. LLMs tradicionais

LLMs tradicionais dependem exclusivamente de dados de treinamento, limitando sua capacidade de acessar informações atualizadas ou específicas da empresa. Esta limitação é particularmente problemática para análise de contratos, onde detalhes específicos e atualizações regulatórias são cruciais.

A combinação de LLMs com RAG, como implementada pela Docusign, oferece o melhor dos dois mundos: capacidade generativa avançada com acesso a dados específicos e atualizados.

Implementando RAG na sua empresa: guia prático

A implementação bem-sucedida de RAG requer planejamento estratégico e execução cuidadosa. Este guia fornece um roteiro prático para organizações que desejam aproveitar os benefícios do RAG em seus processos de gestão inteligente de acordos.

Preparação de dados

O sucesso de qualquer implementação RAG depende da qualidade dos dados de entrada. Para contratos, isso significa estabelecer processos rigorosos de digitalização, categorização e indexação de documentos.

O primeiro passo envolve auditoria completa do repositório contratual existente. Muitas empresas descobrem que seus contratos estão dispersos em múltiplos sistemas, formatos e localizações. A consolidação desses documentos em um repositório centralizado é essencial para implementação RAG eficaz.

A qualidade dos dados impacta diretamente a eficácia do RAG. Documentos mal digitalizados, com OCR de baixa qualidade ou metadados inconsistentes comprometem a capacidade do sistema de recuperar informações relevantes. Por isso, investir em ferramentas de processamento documental de alta qualidade é crucial para o sucesso.

A Docusign recomenda implementação de padrões de nomenclatura consistentes, taxonomias de classificação contratual e processos automatizados de extração de metadados. Estes elementos criam a base para recuperação eficiente de informações durante operações RAG.

Escolha da arquitetura

A arquitetura RAG deve ser escolhida com base nos requisitos específicos de volume, latência, precisão e segurança da organização. Diferentes abordagens arquiteturais oferecem trade-offs distintos que devem ser cuidadosamente avaliados.

Para implementações empresariais, a arquitetura híbrida que combina busca vetorial, busca de texto completo e reranking baseado em tensor oferece os melhores resultados. Esta abordagem, utilizada pela Docusign, garante tanto precisão semântica quanto exatidão terminológica.

A escolha do modelo de embedding é crítica para a performance do sistema. Modelos especializados em domínio jurídico oferecem melhor compreensão de terminologia contratual, enquanto modelos multilíngues são essenciais para organizações com contratos em múltiplos idiomas.

Considerações de latência são especialmente importantes para aplicações interativas. A implementação de cache inteligente e pré-processamento de consultas comuns pode reduzir de forma significativa o tempo de resposta para usuários finais.

Integração com sistemas existentes

A integração RAG deve ser planejada para complementar, não substituir, sistemas existentes de gestão contratual. APIs bem projetadas permitem que organizações aproveitem investimentos tecnológicos anteriores enquanto adicionam capacidades RAG.

A Docusign oferece conectores pré-construídos para principais sistemas CRM, ERP e de gestão documental, facilitando a integração RAG sem interrupção de processos críticos. Esta abordagem permite implementação gradual e reduz riscos de adoção.

Protocolos de segurança devem ser estabelecidos para garantir que dados contratuais sensíveis permaneçam protegidos durante todo o processo de integração. Isso inclui:

• criptografia em trânsito e em repouso;

• controles de acesso baseados em função;

• auditoria completa de todas as operações.

A implementação de APIs padronizadas permite que diferentes sistemas compartilhem insights contratuais sem comprometer segurança ou performance. Esta interoperabilidade é essencial para organizações com ecossistemas tecnológicos complexos.

Monitoramento e otimização

O monitoramento contínuo é essencial para manter performance ótima do sistema RAG. Métricas de precisão, recall, latência e satisfação do usuário devem ser acompanhadas regularmente para identificar oportunidades de melhoria.

A implementação de feedback permite que o sistema aprenda com interações dos usuários e melhore continuamente suas respostas. Quando usuários indicam que uma resposta foi útil ou irrelevante, essa informação pode ser utilizada para refinar algoritmos de recuperação e ranking.

Análise de padrões de consulta revela insights sobre necessidades dos usuários e pode informar melhorias na organização de dados e interface do sistema. Consultas frequentes podem ser pré-processadas para melhorar performance, enquanto consultas sem resultados satisfatórios indicam lacunas na base de conhecimento.

A otimização contínua inclui atualização de modelos, refinamento de índices de busca e ajuste de parâmetros de ranking baseado em feedback real dos usuários. Esta abordagem iterativa garante que o sistema RAG evolua com as necessidades da organização.

Casos de uso do RAG em diferentes setores

A versatilidade do RAG permite aplicações em diversos setores, cada um aproveitando a tecnologia para resolver desafios específicos de análise documental e gestão de conhecimento.

RAG no setor financeiro

Instituições financeiras utilizam RAG para análise de conformidade regulatória, due diligence automatizada e gestão de risco contratual. A capacidade de processar rapidamente grandes volumes de documentos regulatórios e identificar implicações para contratos existentes oferece vantagens competitivas significativas.

Bancos aplicam RAG para análise de contratos de empréstimo, identificando automaticamente cláusulas de risco e oportunidades de renegociação. A tecnologia permite que analistas se concentrem em decisões estratégicas enquanto a IA processa documentação de suporte.

Já seguradoras utilizam RAG para análise de apólices e sinistros, identificando padrões que podem indicar fraude ou oportunidades de otimização de produtos. A capacidade de correlacionar informações de múltiplas fontes acelera significativamente processos de subscrição.

RAG no setor da saúde

O setor de saúde aplica RAG para análise de contratos com fornecedores, gestão de conformidade regulatória e otimização de acordos de reembolso. A precisão crítica exigida neste setor torna as capacidades de citação e verificação do RAG especialmente valiosas.

Hospitais utilizam RAG para análise de contratos de equipamentos médicos, garantindo conformidade com regulamentações de segurança e identificando oportunidades de otimização de custos. A tecnologia permite gestão proativa de renovações contratuais e negociação de termos mais favoráveis.

Planos de saúde aplicam RAG para análise de contratos de rede credenciada, identificando inconsistências e oportunidades de padronização que podem reduzir custos administrativos e melhorar qualidade do atendimento.

RAG em manufatura

Empresas de manufatura utilizam RAG para gestão de contratos de fornecimento, análise de acordos de distribuição e otimização de termos comerciais. A capacidade de analisar rapidamente contratos complexos com múltiplas partes oferece insights valiosos para gestão da cadeia de suprimentos.

A tecnologia permite identificação automática de cláusulas de força maior, termos de entrega e condições de qualidade em contratos de fornecimento, facilitando a gestão proativa de riscos operacionais.

Fabricantes aplicam RAG para análise de contratos de licenciamento de tecnologia, garantindo conformidade com termos de propriedade intelectual e identificando oportunidades de expansão de produtos.

RAG no setor jurídico

Escritórios de advocacia e departamentos jurídicos corporativos representam os usuários mais sofisticados de RAG para análise contratual. A tecnologia transforma como profissionais jurídicos pesquisam precedentes, analisam contratos e preparam documentação legal.

A capacidade do RAG de citar fontes específicas e fornecer contexto detalhado é especialmente valiosa para pesquisa jurídica, onde precisão e verificabilidade são fundamentais. Advogados podem rapidamente identificar casos relevantes, analisar jurisprudência e preparar argumentos fundamentados.

A Docusign trabalha com escritórios líderes para implementar soluções RAG que aceleram due diligence, automatizam revisão contratual e melhoram qualidade de análises jurídicas. Esta colaboração demonstra como o Contract AI para otimizar o ciclo de vida completo dos contratos pode transformar práticas jurídicas tradicionais.

Limitações e desafios do RAG

Embora o RAG ofereça benefícios transformadores, é importante compreender suas limitações e desafios para implementação bem-sucedida. Uma abordagem realista sobre essas questões permite melhor planejamento e expectativas apropriadas.

Qualidade dos dados de entrada

A eficácia do RAG depende da qualidade dos dados utilizados para recuperação de informações. Documentos mal estruturados, com OCR de baixa qualidade ou metadados inconsistentes comprometem significativamente a performance do sistema.

Para contratos, isso significa que documentos históricos podem requerer reprocessamento significativo antes de serem úteis em sistemas RAG. Contratos escaneados com qualidade inferior, documentos em formatos proprietários ou acordos com estruturas não padronizadas apresentam desafios específicos.

A Docusign aborda esses desafios por meio de ferramentas avançadas de processamento documental que utilizam modelos de visão computacional para extrair informações de documentos complexos. O Docusign Navigator inclui capacidades de normalização automática que melhoram a qualidade de dados legados.

Organizações devem, portanto, investir em processos de limpeza e padronização de dados como parte da implementação RAG. Este investimento inicial é necessário para alcançar os benefícios prometidos pela tecnologia.

Latência e performance

Sistemas RAG envolvem múltiplas etapas computacionais que podem impactar latência, especialmente para consultas complexas ou bases de dados extensas. A necessidade de recuperar, processar e contextualizar informações antes da geração de respostas adiciona overhead comparado a LLMs tradicionais.

Para aplicações interativas, como chatbots de análise contratual, a latência pode impactar a experiência do usuário. Consultas que requerem análise de múltiplos documentos ou correlação de informações complexas podem demorar vários segundos para completar.

Estratégias de otimização incluem implementação de cache inteligente, pré-processamento de consultas comuns e uso de arquiteturas distribuídas. A Docusign utiliza técnicas avançadas de indexação e processamento paralelo para minimizar latência em suas soluções RAG.

O equilíbrio entre precisão e velocidade requer ajuste cuidadoso de parâmetros do sistema. Organizações devem definir claramente requisitos de performance e aceitar trade-offs apropriados para seus casos de uso específicos.

Custos de implementação

Embora o RAG seja mais econômico que fine-tuning de modelos, a implementação ainda requer investimentos em infraestrutura, processamento de dados e expertise técnica. Custos incluem licenciamento de modelos, recursos computacionais para indexação e processamento, além de desenvolvimento de integrações customizadas.

Para organizações com grandes volumes de contratos, os custos de processamento inicial podem ser substanciais. A necessidade de reprocessar documentos históricos, estabelecer pipelines de dados e treinar usuários adiciona complexidade ao projeto.

A Docusign oferece modelos de implementação escaláveis que permitem que organizações comecem com casos de uso específicos e expandam gradualmente. Esta abordagem reduz riscos financeiros e permite demonstração de valor antes de investimentos maiores.

Segurança e privacidade

A implementação de RAG em ambientes empresariais levanta questões importantes sobre segurança e privacidade de dados. A necessidade de indexar e processar documentos contratuais sensíveis requer controles rigorosos de acesso e proteção de informações.

Preocupações incluem proteção de dados em trânsito e em repouso, controle de acesso granular a diferentes tipos de contratos e auditoria completa de todas as operações do sistema. Regulamentações como LGPD e GDPR adicionam complexidade aos requisitos de conformidade.

A Docusign implementa criptografia de ponta a ponta, controles de acesso baseados em função e auditoria completa para garantir que dados contratuais permaneçam protegidos. A arquitetura permite que organizações mantenham controle total sobre seus dados enquanto aproveitam capacidades RAG avançadas.

Organizações devem, portanto, estabelecer políticas claras de governança de dados e implementar controles técnicos apropriados antes de implementar sistemas RAG para documentos sensíveis.

O futuro do RAG e contratos inteligentes

A evolução contínua do RAG promete transformações ainda mais profundas na gestão de contratos e acordos empresariais. Tendências emergentes indicam direções que moldarão o futuro da tecnologia e suas aplicações.

Integração com agentes de IA

Embora atualmente a IA da Docusign atue como um copiloto indispensável — identificando riscos e sugerindo edições baseadas nos playbooks da empresa —, o nosso roadmap aponta para agentes autônomos ainda mais inteligentes. 

Em breve, esses agentes não apenas auxiliarão na revisão, mas atuarão de forma proativa na orquestração de acordos, identificando janelas de renovação, antecipando riscos operacionais e sugerindo otimizações de receita antes mesmo que o humano precise solicitar.

RAG multimodal

O desenvolvimento de capacidades multimodais expandirá de forma significativa o escopo de aplicação do RAG para contratos. A capacidade de processar simultaneamente texto, imagens, tabelas e gráficos permitirá análise mais completa de documentos contratuais complexos.

Contratos tendem a incluir diagramas, fluxogramas, tabelas de preços e outros elementos visuais que contêm informações críticas. O RAG multimodal poderá extrair e correlacionar informações destes elementos com texto contratual, fornecendo análises mais abrangentes.

Esta capacidade será especialmente valiosa para contratos de construção, acordos de licenciamento de tecnologia e outros documentos que dependem de elementos visuais para comunicar termos e condições.

Automação completa do ciclo contratual

A evolução do RAG permitirá automação end-to-end do ciclo de vida contratual, desde a criação inicial até a renovação ou o encerramento. Sistemas futuros poderão gerar minutas contratuais baseadas em requisitos de negócio, negociar termos automaticamente e monitorar performance contratual continuamente.

Esta automação incluirá capacidades preditivas que antecipam necessidades de renegociação, identificam oportunidades de otimização e alertam sobre riscos emergentes antes que se tornem problemas críticos.

A Docusign está posicionada para liderar esta transformação por meio de sua plataforma IAM, que já demonstra capacidades avançadas de automação contratual. A evolução contínua destas capacidades criará um futuro onde contratos são inteligentes e autônomos.

Como a Docusign aplica RAG em contratos?

A Docusign é pioneira na aplicação de RAG especificamente para gestão de contratos, desenvolvendo soluções que transformam documentos estáticos em fontes dinâmicas de insights estratégicos. Esta implementação prática demonstra como o RAG pode revolucionar processos jurídicos e empresariais.

Docusign IAM e tecnologia RAG

O IAM (Intelligent Agreement Management) representa a implementação mais avançada de RAG para contratos disponível no mercado. A plataforma utiliza princípios RAG para analisar, categorizar e extrair insights de acordos em escala empresarial.

A tecnologia permite que empresas transformem repositórios de contratos em ativos estratégicos inteligentes. Em vez de documentos isolados em pastas dispersas, o IAM cria um ecossistema conectado onde cada contrato contribui para o conhecimento organizacional sobre relacionamentos, riscos e oportunidades.

O sistema aplica RAG para identificar 

• padrões em cláusulas contratuais;

• analisar termos de renovação;

• detectar riscos de conformidade;

• sugerir otimizações baseadas em contratos similares. 

Esta abordagem reduz o tempo de análise contratual em 75%, segundo dados internos da Docusign.

Além disso, a implementação RAG do IAM inclui capacidades de busca semântica que permitem encontrar contratos por conceitos, não apenas palavras-chave. Por exemplo, uma busca por “cláusulas de força maior” retorna todos os contratos com disposições relacionadas, independentemente da terminologia específica utilizada.

Navigator API para aplicações RAG

O Docusign Navigator utiliza princípios RAG para centralizar contratos, desbloquear dados e revelar insights por meio de um repositório inteligente projetado especificamente para aplicações RAG e Copilots.

O Navigator API oferece endpoints otimizados para integração com sistemas RAG, permitindo que desenvolvedores construam aplicações customizadas que aproveitam a inteligência contratual da Docusign. Esta API facilita a criação de chatbots especializados, sistemas de análise automatizada e ferramentas de due diligence.

A arquitetura do Navigator suporta indexação automática de contratos com extração de metadados inteligente. Quando novos documentos são adicionados, o sistema identifica partes, datas, valores, cláusulas críticas e relacionamentos, tornando essas informações imediatamente disponíveis para consultas RAG.

Desenvolvedores podem usar o Navigator API para criar conectores usando padrões abertos (MCP) que integram ChatGPT e outros LLMs à plataforma IAM, expandindo assim as capacidades de análise contratual por meio  de interfaces conversacionais naturais.

Iris: IA com RAG para contratos

O Docusign Iris representa a evolução mais avançada da aplicação de RAG para contratos, combinando processamento de linguagem natural com expertise jurídica específica. Esta solução aplica técnicas RAG para análise preditiva de riscos contratuais e geração automática de insights estratégicos.

O Iris utiliza knowledge graphs como alternativa e complemento ao RAG puro para análise de dados estruturados em contratos. Esta abordagem híbrida permite compreensão tanto de relações explícitas quanto implícitas entre diferentes elementos contratuais.

A tecnologia aplica RAG para:

• sugestão automática de cláusulas baseadas em contratos anteriores;

• análise de conformidade regulatória;

• identificação de oportunidades de otimização de termos.

O sistema aprende continuamente com cada contrato processado, melhorando suas recomendações ao longo do tempo.

Uma capacidade única do Iris é a análise cross-contratual, onde o sistema utiliza RAG para identificar inconsistências entre diferentes acordos com a mesma contraparte, alertando para potenciais conflitos ou oportunidades de padronização.

Conheça a Docusign e veja RAG funcionando na prática com seus contratos!