Knowledge as a Service no Azure Logic Apps: base de conhecimento pronta sem RAG customizada

Agora em Public Preview
Transforme seus documentos em uma base de conhecimento pronta para uso, sem pipelines RAG customizadas.

Hoje, no Microsoft Build 2026, foi anunciada a Public Preview do Knowledge as a Service (KBaaS) para Azure Logic Apps. Trata-se de uma camada de conhecimento gerenciada que transforma documentos em uma base de conhecimento pronta, eliminando a necessidade de construir pipelines customizados de Retrieval-Augmented Generation (RAG), operar um vector store ou manter lógica de retrieval. O resultado são respostas fundamentadas e precisas para os agentes e workflows que você está construindo.

A maioria das organizações acumula conhecimento institucional — políticas de RH, manuais de produtos, runbooks de suporte, contratos e especificações — espalhados por documentos, planilhas e sistemas internos. O desafio nunca foi a disponibilidade de conteúdo, mas sim torná-lo recuperável de forma confiável e precisa por agentes de IA e workflows.

Até agora, resolver isso exigia construir uma pipeline RAG interna. Como qualquer equipe que já implementou uma sabe, uma pipeline RAG de produção envolve esforço de engenharia substancial e overhead operacional contínuo.

Por que construir RAG internamente é tão complexo?

Uma pipeline RAG de produção não é um componente único. É um conjunto de sistemas interdependentes que precisam ser projetados, integrados e mantidos:

• Ingestion: parsing de múltiplos formatos, chunking adequado, sumarização e geração de embeddings.
• Storage: provisionamento de vector database, definição de políticas de indexação e ajustes de custo e performance.
• Retrieval: reescrita de queries, vectorização, execução de busca semântica e retorno dos chunks mais relevantes para o modelo.
• Operations: monitoramento de status de upload, tratamento de falhas, gerenciamento de credenciais e manutenção de segurança.

Cada componente representa um investimento de engenharia significativo. Juntos, eles constituem uma plataforma — que desvia capacidade de engenharia dos problemas de negócio que as equipes realmente precisam resolver.

O que é Knowledge as a Service?

Knowledge as a Service (também chamado de Knowledge Base as a Service, ou KBaaS) é uma camada de conhecimento gerenciada integrada ao Azure Logic Apps que transforma seus documentos em uma base de conhecimento pronta, sem exigir que você construa ou opere uma pipeline RAG.

Você fornece os documentos, e a plataforma gerencia o restante do processo — tanto a ingestão quanto o retrieval — de ponta a ponta. Construído diretamente no Logic Apps, o KBaaS oferece uma abstração sobre o vector store e os modelos de IA subjacentes, permitindo que seus workflows consumam conhecimento estruturado e semanticamente pesquisável por meio de uma única conexão.

Uma knowledge base é um contêiner lógico que organiza fontes relacionadas a um domínio. Por exemplo, uma base "Políticas de RH" pode conter todos os documentos relevantes de RH. Você cria a knowledge base, faz upload dos arquivos e a anexa como uma ferramenta que seu agente pode chamar.

Como funciona?

O KBaaS é construído em torno de duas pipelines gerenciadas.

Pipeline de ingestão. Quando você faz upload de uma fonte de conhecimento, o serviço automaticamente faz parsing, chunking, sumarização e vectorização do conteúdo, armazenando os resultados sem necessidade de pré-processamento manual. O preview atual suporta diversos formatos nativamente: DOC, DOCX, HTML, MD, PDF, PPT, PPTX, TXT, XLS e XLSX. Cada upload fornece status de progresso e um resultado claro de Completed ou Failed.

Pipeline de retrieval. Quando seu agente consulta a knowledge base, o serviço reescreve a query quando benéfico, gera uma representação vetorial, executa busca semântica e retorna os chunks mais relevantes para o modelo de linguagem gerar a resposta. Planejamento de query, busca vetorial e ranking são todos tratados pelo serviço.

O resultado é que seus agentes recebem respostas precisas e ricas em contexto, fundamentadas no seu próprio conteúdo, sem que você precise escrever lógica de retrieval.

Para que tipos de workflows agenticos ele foi projetado?

O KBaaS está disponível no Azure Logic Apps Standard, onde se integra diretamente com workflows agenticos. Depois que uma knowledge base é criada, ela aparece como uma capability que pode ser anexada a um loop de agente. A partir daí, o agente consulta automaticamente a knowledge base para recuperar informações semanticamente relevantes dos documentos enviados no momento em que são necessárias, como parte da conclusão de uma tarefa.

Para começar, são três passos:

1. Criar a conexão da knowledge base — associar seu vector store e seus modelos de completions e embeddings.
2. Adicionar fontes de conhecimento — fazer upload de arquivos em uma knowledge base, opcionalmente organizados em grupos.
3. Adicionar a knowledge base como contexto — selecioná-la no nó do agente para que ele comece a recuperar informações.

A plataforma provisiona e gerencia os bancos de dados, contêineres e políticas de indexação necessários, removendo a carga de operar a infraestrutura subjacente de armazenamento e busca.

Dois SKUs para consumir: Standard ou Automation

Esse recurso está disponível em dois SKUs do Logic Apps, com diferenças na configuração e gerenciamento.

Logic Apps Standard — traga seus próprios recursos. No SKU Standard, o modelo opera sobre seu próprio Cosmos DB e modelos de IA; o KBaaS se integra diretamente a eles. Você conecta seus recursos existentes e a plataforma gerencia as pipelines de ingestão e retrieval sobre eles. Essa abordagem mantém controle total sobre seus dados e modelos, eliminando a necessidade de construir e manter a pipeline RAG.

Logic Apps Automation SKU — traga apenas seus documentos. No SKU Automation, o KBaaS opera em um modelo hosted-on-behalf-of, no qual a plataforma provisiona e gerencia tanto o vector store quanto os modelos de IA. Não há Cosmos DB para provisionar, nenhum modelo de embeddings ou completions para implantar e nenhuma conexão a configurar. Você faz upload dos documentos e anexa a knowledge base ao seu agente, e toda a camada de conhecimento, incluindo a infraestrutura de suporte, é totalmente gerenciada para você.

Isso oferece a mesma experiência de conhecimento gerenciado com o máximo grau de abstração, proporcionando o caminho mais direto de documentos fonte para uma knowledge base pronta para agentes.

Seguro por design

O KBaaS suporta autenticação via Microsoft Entra ID usando managed identity ou API key. A recomendação é usar managed identity sempre que possível. É a opção mais segura e elimina a necessidade de provisionar e rotacionar manualmente credenciais, secrets ou chaves de acesso.

Disponível hoje em Public Preview

Esta versão inicial foca no ponto de partida mais comum: upload de documentos não estruturados. Capacidades adicionais estão planejadas, incluindo suporte a mais fontes de conhecimento, ingestão mais rica (como parsing de imagens, chunking semântico e embeddings multimodais), configurações de retrieval ajustáveis, verificações de acesso durante o retrieval e mais.

Knowledge as a Service está disponível agora em Public Preview. Forneça seus documentos e dê aos seus agentes uma base de conhecimento pronta para uso, sem construir ou operar uma pipeline RAG.

• Leia a documentação para começar
• Confira a demonstração abaixo

Perguntas Frequentes

• Quais formatos de arquivo o KBaaS suporta na ingestão?

  O KBaaS suporta DOC, DOCX, HTML, MD, PDF, PPT, PPTX, TXT, XLS e XLSX. O serviço faz parsing, chunking, sumarização e vectorização automaticamente.

• Como funciona a segurança dos dados no KBaaS?

  A autenticação é feita via Microsoft Entra ID, com suporte a managed identity ou API key. A recomendação é usar managed identity para evitar rotação manual de credenciais. No SKU Standard, você mantém controle total sobre seus dados e modelos.

• Qual a diferença entre os SKUs Standard e Automation?

  No Standard, você usa seu próprio Cosmos DB e modelos de IA; a plataforma gerencia apenas as pipelines de ingestão e retrieval. No Automation, a Microsoft provisiona e gerencia todo o ambiente (vector store e modelos), exigindo apenas o upload dos documentos.

• O KBaaS substitui completamente a necessidade de engenharia de RAG?

  Sim, para a maioria dos casos de uso com documentos não estruturados. A plataforma gerencia chunking, embeddings, semantic search e query planning. No entanto, cenários muito específicos (como parsing de imagens ou multimodal) ainda estão no roadmap.

• O KBaaS está disponível apenas no Azure Logic Apps Standard?

  Sim, a funcionalidade está disponível no Azure Logic Apps Standard. A integração é direta com agentic workflows: você cria a knowledge base, adiciona fontes e a anexa ao agente como uma capability.

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Artigo originalmente publicado em Azure Updates - Latest from Azure Charts.