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# Knowledge sem resultados
> Diagnóstico dos problemas mais comuns do Knowledge: busca que não retorna nada, documento não indexado, chunks com status não-verde e documento que não aparece na fonte.
Esta página cobre os problemas mais comuns quando o Knowledge não retorna o que você espera — busca vazia, documento fora do índice e chunks com erro. Para cada um, você tem o sintoma no Console, a causa mais provável e a correção.
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## Problemas comuns
**Sintoma:** você testa uma pergunta real no campo de busca e não vem nenhum chunk, ou vêm trechos irrelevantes.
**Causa provável:**
* O documento que responderia a pergunta não foi indexado.
* Os chunks estão sem embedding completo (status não-verde).
* A pergunta cai numa Collection diferente da que contém o conteúdo.
**Correção:**
* Confirme que o documento existe em **Knowledge** e clique em **Ver chunks** — todos devem estar verdes.
* Se o conteúdo está em outra Collection, verifique qual subconjunto o agente consulta. Collections restringem a busca ao tema.
* Reformule a pergunta com termos que aparecem no documento. A busca é semântica, mas conteúdo ausente do índice nunca retorna.
**Sintoma:** você adicionou um arquivo ou uma fonte, mas ele não aparece consultável na busca.
**Causa provável:** documentos NÃO são carregados automaticamente. É preciso selecionar manualmente os arquivos ou pastas a indexar. Para uploads, o arquivo pode ter passado do limite de 50MB ou estar em formato não suportado.
**Correção:**
* Em **Knowledge → + Adicionar**, selecione explicitamente as pastas ou páginas a indexar — não indexe a fonte inteira, escolha o subconjunto.
* Para upload manual, confira o formato (PDF, DOCX, TXT ou Markdown) e o limite de 50MB por arquivo.
* Fontes operacionais (tickets, deals, issues) são indexadas automaticamente após o sync — se não aparecem, o problema é o conector, não a seleção.
**Sintoma:** em **Ver chunks**, alguns blocos aparecem com status de erro em vez de verde (embedding completo).
**Causa provável:** a vetorização de um ou mais chunks falhou — o modelo de embedding não gerou o vetor. Pode ser configuração de `LLM_PROVIDER` / `LLM_EMBEDDING_MODEL` no `.env` ou falha transitória no processamento.
**Correção:**
* Clique em **Reprocessar** no documento para refazer a indexação dos chunks com erro.
* Se o erro persiste em todos os chunks, confira `LLM_PROVIDER` e `LLM_EMBEDDING_MODEL` no `.env`. O embedding roda na infraestrutura do próprio cliente — nenhum dado sai para fora.
* Um documento só é consultável de forma confiável quando todos os chunks estão verdes.
**Sintoma:** ao adicionar uma fonte (Notion, Google Drive, Confluence), o Knowledge não oferece a opção de conectar aquela origem.
**Causa provável:** a opção **Conectar fonte** só aparece se o conector correspondente estiver configurado nas **Connections**. Sem o conector, não há de onde puxar os documentos.
**Correção:**
* Configure o conector da fonte primeiro em **Connections** e confirme o status **Conectado**.
* Volte a **Knowledge → + Adicionar → Conectar fonte** e selecione a conexão já ativa.
* Se precisar apenas de um arquivo avulso que não está em ferramenta conectada, use **Upload** em vez de **Conectar fonte**.
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## Onde ver os logs
A qualidade da indexação aparece em **Ver chunks** dentro de cada documento — o status por chunk é o diagnóstico direto. Para fontes operacionais que não indexam, confira o status do conector de origem em **Connections** → `···` → **Ver logs**.
## Como abrir um chamado
Se o **Reprocessar** não resolver os chunks com erro, ou a busca continuar sem resultado com documentos verdes, abra um chamado no canal **#strattum-suporte** no Slack. Inclua o nome do documento ou da fonte, a Collection, o status dos chunks e a pergunta de teste usada.
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## Próximos passos
Documentos (RAG) e fontes operacionais, pipeline de indexação e busca semântica.
O Passo 4 do setup: adicionar fontes, organizar Collections e verificar chunks.
Quando a fonte operacional não indexa porque o conector está em erro.
Diagnóstico do MCP Server que expõe o Knowledge aos agentes.