# 06 - RAG Vector Classified Docs

## Objetivo

Demonstrar que um agente RAG ou copilot interno so recupera documentos e chunks autorizados para o usuario final antes de enviar contexto ao LLM.

## Risco De Negocio

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.

## Personas

- `nina`: colaboradora comum.
- `heitor`: RH.
- `sofia`: juridico.
- `carlos`: executivo.

## Narrativa Da Demo

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.

## Observacao Sobre Vetores

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.

## Execucao

```powershell
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\scripts\run-scenario.ps1 -Scenario 06-rag-vector-classified-docs -ConnectString "<connect_string>"
```