O reranker não conserta o que a busca não trouxe: qualidade de recuperação em RAG

Quando um agente de RAG responde errado, a culpa quase nunca é do modelo: o trecho certo não chegou ao contexto. Este artigo separa a recuperação em três orçamentos que falham por motivos diferentes — recall, precisão e contexto do trecho — e mostra o que corrige cada um: chunking com estrutura, busca híbrida com fusão de rankings, reranking em segundo estágio e avaliação da recuperação medida à parte da resposta.

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Entra ID no Foundry: identidade de agente vem pronta, responsabilidade não

O Microsoft Entra Agent ID chegou à disponibilidade geral, e no Microsoft Foundry a identidade de agente já vem provisionada. Entenda blueprint, a identidade compartilhada do projeto e o RBAC que não acompanha a publicação, por que o patrocinador é obrigatório na criação, como os workflows de saída transferem o patrocínio para evitar agentes órfãos e por que o sujeito do token decide onde a política de Acesso Condicional realmente mira.

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A2A em produção: delegar trabalho não transfere confiança

A2A conecta agentes independentes; MCP conecta ferramentas e recursos. Entenda tarefas, identidade e confiança na delegação e acompanhe um exemplo Python completo para implantar e chamar um agente A2A no Microsoft Foundry, com RBAC e os limites de preview explícitos.

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O índice vetorial não herda permissão: agentes de dados em Databricks, Fabric e Foundry

Um índice vetorial é uma cópia, e cópia não herda permissão: a documentação do Databricks AI Search diz que permissão de linha e de coluna não é suportada. As duas rotas de um agente até o dado — RAG e text-to-SQL —, onde mora a regra de acesso em cada uma, a credencial dupla do Genie Agent e a camada de métrica que faz o número parar de mudar.

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Rede e segurança para cargas de IA: o private endpoint fecha a entrada, não a saída

Private endpoint controla ingresso; ele não autentica ninguém e não decide para onde o agente escreve depois. As três fronteiras de uma carga de IA — entrada, identidade e saída —, as três zonas de DNS que o Foundry exige, os papéis que foram renomeados e o controle de egresso que quase todo projeto deixa aberto.

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Guardrails e avaliação de agentes: o que separa um demo de um sistema em produção

Guardrail contém em runtime; avaliação mede ao longo do tempo — e uma não faz o trabalho da outra. Content Safety, Prompt Shields, evaluators que enxergam a chamada de ferramenta e não só a resposta, red teaming com PyRIT e o sinal de maturidade que separa um demo de um sistema: um deploy barrado por um número.

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Federar, espelhar ou ingerir: a decisão entre Databricks e Fabric

Federar, espelhar e ingerir não são sinônimos — e no Fabric "espelhar" já significa três mecanismos diferentes. Quando usar Lakehouse Federation, quando espelhar catálogo ou banco no Microsoft Fabric, quando ingerir com Lakeflow Connect, o que é realmente grátis e por que a permissão da origem não atravessa a fronteira do OneLake.

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FinOps de IA além do caching: como escolher Batch, Model Router, PTU e pay-as-you-go

Prompt caching resolve reuso, mas não decide quando executar, como comprar capacidade nem qual modelo deve responder. Um framework prático para combinar Batch, PTU, pay-as-you-go e Model Router usando custo por tarefa aprovada.

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Ontologia de dados: o contexto governado que faz a IA raciocinar em Databricks e Fabric

O gargalo da IA corporativa nao e o modelo, e contexto de negocio governado. Como Unity Catalog Metric Views, Genie Ontology e Fabric IQ formam uma unica camada semantica sobre uma copia so do dado — com caso de uso FSI, custo e roadmap.

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Model Context Protocol (MCP): o padrão que conecta agentes de IA a ferramentas e dados

MCP virou o padrao aberto para conectar agentes de IA a ferramentas e dados. O que e, o que mudou em detalhe na revisao 2026-07-28 - protocolo stateless, fim da sessao e do initialize, subscriptions/listen, fim da resumabilidade SSE, extensoes e OAuth - com checklist de migracao e como hospedar no Azure.

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