Add legacy AI, RAG vector and Data Safe audit scenarios

scenarios/06-rag-vector-classified-docs/README.md

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+# 06 - RAG Vector Classified Docs
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+## Objetivo
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+Demonstrar que um agente RAG ou copilot interno so recupera documentos e chunks autorizados para o usuario final antes de enviar contexto ao LLM.
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+## Risco De Negocio
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+Em RAG, o vazamento muitas vezes acontece antes da resposta do modelo: o mecanismo de busca recupera documentos demais e entrega contexto sensivel ao LLM. Este lab mostra como classificar documentos e aplicar Deep Data Security sobre os chunks recuperaveis.
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+## Personas
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+- `nina`: colaboradora comum.
+- `heitor`: RH.
+- `sofia`: juridico.
+- `carlos`: executivo.
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+## Narrativa Da Demo
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+1. O agente recebe a pergunta: "resuma documentos criticos sobre renovacoes, pessoas e riscos legais".
+2. A busca por similaridade tenta recuperar todos os chunks.
+3. Deep Data Security limita os chunks por classificacao e departamento.
+4. O LLM so recebe contexto autorizado.
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+## Observacao Sobre Vetores
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+O script usa uma coluna `VECTOR(3, FLOAT32)` para manter o lab simples e demonstravel. Em um ambiente real, substitua por embeddings gerados pelo seu modelo e ajuste a metrica de similaridade.
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+## Execucao
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+```powershell
+powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\run-scenario.ps1 -Scenario 06-rag-vector-classified-docs -ConnectString "<connect_string>"
+```
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