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Cada Fonte Operacional conectada ao Knowledge possui um drawer de configuração que define como os dados de cada campo são indexados no banco vetorial. As escolhas feitas aqui afetam diretamente a granularidade da busca semântica, o custo de embedding e o comportamento do agente ao consultar o contexto.
As configurações descritas nesta página são acessadas pelo ícone de engrenagem ao lado de cada Fonte Operacional na tela Knowledge → Fontes Operacionais do Console.

Campos indexáveis

Cada campo da fonte é listado com seu formato indicado por um badge ao lado do nome. O formato reflete o tipo do dado armazenado na tabela DuckDB correspondente e não é editável pelo usuário — ele é detectado automaticamente a partir do schema do conector. Apenas os campos marcados como indexáveis podem ser configurados com estratégia de chunking. Campos de ID, timestamps e metadados numéricos são usados como Filtros Estruturais e não passam pelo pipeline de embedding.

Chunking

O chunking define como o conteúdo de um campo é particionado antes de ser transformado em vetores. A escolha da estratégia depende do formato do campo e do tamanho típico do conteúdo.

Completo

Indexa o campo inteiro como um único chunk. Indicado para campos curtos onde preservar o texto integral é mais importante do que granularidade — como títulos, nomes de usuário ou status textuais. Evite para textos com mais de 512 tokens: o chunk excederá o limite de contexto e será truncado.

Semântico

Divide o texto em blocos menores preservando coerência semântica — parágrafos e seções são mantidos íntegros, sem cortes no meio de instruções ou argumentos. Indicado para campos HTML longos como description e body, onde fragmentos isolados mantêm significado autônomo. Esta é a estratégia padrão para campos com badge HTML.

Por Item

Para campos com badge JSON Array: cada elemento do array é indexado como um chunk independente. Indicado para campos como tags, labels ou attachments, onde cada item tem significado próprio e a busca deve ser capaz de recuperar itens individuais sem retornar o array completo.

Guia de escolha por formato

Usar Completo em campos HTML longos pode resultar em chunks acima do limite de tokens configurado. Nesses casos, o conteúdo é truncado e partes do campo ficam fora do índice vetorial, tornando-as inacessíveis para busca semântica.

Max Tokens

O Max Tokens define o tamanho máximo de cada chunk em tokens antes da vetorização. Este parâmetro controla o trade-off entre granularidade da busca e custo de embedding.
Chunks menores aumentam a precisão da busca — o agente recebe trechos mais cirúrgicos. Chunks maiores preservam mais contexto por resultado, o que pode ser necessário quando o significado depende do parágrafo completo. Comece com 512 e ajuste com base nos resultados do Evals.
O Max Tokens só tem efeito prático nas estratégias Semântico e Completo. Na estratégia Por Item, o limite é aplicado por elemento do array.

Filtros Estruturais

Os Filtros Estruturais são campos usados para restringir resultados durante a busca semântica — sem passar pelo pipeline de embedding. São derivados automaticamente do schema do conector e não são editáveis. Exemplos típicos por conector: Na busca via API, os filtros estruturais são passados como metadados para o Qdrant, permitindo que o agente restrinja a busca a subconjuntos específicos da base — por exemplo, apenas tickets com status: open ou deals em um pipeline_stage específico.
Filtros Estruturais não consomem tokens de embedding e não impactam o custo de indexação. Eles são armazenados como metadados escalares no Qdrant e usados apenas para filtragem pré-busca.

SLA (minutos)

O SLA define a frequência de sincronização esperada para a fonte, em minutos. Este valor não controla o agendamento da sync — ele define o limite de tempo após o qual o status da fonte é marcado como em risco no Console. O status visual no Console reflete o estado atual da fonte em relação ao SLA configurado:
Um status em risco indica que o contexto disponível para o agente pode estar desatualizado. Configure alertas no produto Observability para ser notificado quando o SLA de uma fonte for ultrapassado antes que o agente tome decisões com dados obsoletos.
O SLA não substitui o agendamento da sincronização, que é configurado no pipeline correspondente no Data Pipelines. Alinhe os dois valores para evitar falsos positivos: se o pipeline sincroniza a cada 120 minutos, defina o SLA como 120 ou superior.

Tabela DuckDB

O campo Tabela DuckDB exibe o nome da tabela no data lake onde os dados brutos do conector são armazenados. Este campo é somente leitura e é determinado pelo pipeline de ingestão configurado no Data Pipelines. O Knowledge Worker lê desta tabela para executar o pipeline de chunking e embedding. O formato do nome segue a convenção:
Exemplos:
Se a tabela exibida estiver vazia ou ausente, significa que o pipeline de ingestão correspondente ainda não executou com sucesso. Verifique o status do pipeline em Data Pipelines antes de configurar a indexação.

Exemplo de configuração completa

A seguir, uma configuração típica para a Fonte Operacional Zendesk Tickets, onde o campo description é HTML longo e o campo subject é texto curto: SLA: 60 minutos
Tabela DuckDB: strattum.zendesk__tickets