---
title: "Envenenamento de recuperação"
description: "Envenenamento de recuperação introduz conteúdo para distorcer respostas quando recuperado. Conferir proveniência e afirmações ajuda a investigar a origem do desvio."
canonical: "https://tropk.ai/recursos/glossario/envenenamento-de-recuperacao"
last_modified: "2026-10-12T16:09:35.386Z"
---

# Envenenamento de recuperação

Revisado em 2026-10-07.

## O que significa

Envenenamento de recuperação é a introdução deliberada de conteúdo numa base ou fonte consultável para influenciar respostas quando esse material é recuperado. O alvo é o contexto fornecido ao sistema, e não necessariamente seus parâmetros de treinamento. A pesquisa PoisonedRAG demonstra essa possibilidade em condições estudadas, sem provar que qualquer página publicada alterará respostas de todos os assistentes.

## Por que importa para marketing

Para marketing, o risco exige atenção à integridade das fontes usadas em comparações, descrições e atendimento. Material incorporado à base pode parecer informativo e direcionar uma conclusão falsa sobre produto ou marca. Uma resposta inesperada merece investigação de proveniência, mas não autoriza acusar um concorrente de ataque apenas por divergência, erro ou presença de uma fonte externa.

## Exemplo na prática

Imagine uma distribuidora que encontra num assistente interno uma condição de garantia que não existe em seu catálogo. A investigação identifica um documento recém-incluído na base, sem responsável ou origem confirmada, que sustenta a mesma condição falsa. A equipe retira esse documento da consulta e revisa sua incorporação. Mantém a suspeita de manipulação separada da intenção ainda não comprovada.

## Como aplicar ou verificar

Registre origens e versões dos materiais incorporados, com responsáveis por aprovação e revisão. Compare a afirmação da resposta com o contexto realmente recuperado e com referências verificáveis. Isole fontes suspeitas no sistema sob seu controle e acompanhe o efeito em consultas autorizadas. Preserve evidências de mudanças, sem considerar um resultado isolado suficiente para determinar autoria ou intenção de uma contaminação.

## Distinções importantes

Envenenar recuperação difere de alterar [dados de treinamento](/recursos/glossario/dados-de-treinamento) ou de ajuste do modelo. Pode envolver fatos falsos, instruções ou ambos, sobrepondo-se a [prompt injection indireta](/recursos/glossario/prompt-injection-indireta) em alguns casos. Recuperação de conteúdo antigo sem intenção adversarial exige outro diagnóstico. Sucesso em laboratório depende de base, acesso e sistema; não é garantia de efeito no ambiente público nem prova de ataque observado.

## Fontes e referências

- [PoisonedRAG: Knowledge Corruption Attacks to Retrieval-Augmented Generation of Large Language Models](<https://arxiv.org/html/2402.07867v3>) — Wei Zou, Runpeng Geng, Binghui Wang e Jinyuan Jia
- [LLM04:2025 Data and Model Poisoning](<https://genai.owasp.org/llmrisk/llm04-data-and-model-poisoning/>) — OWASP GenAI Security Project

## Continue a leitura

- [Envenenamento de recomendações](</recursos/glossario/envenenamento-de-recomendacoes>)
- [Prompt injection indireta](</recursos/glossario/prompt-injection-indireta>)
- [RAG](</recursos/glossario/rag>)

## Sobre o autor

[Vinicius Pacheco](</team/vinicius-pacheco>)

Responsável pelos conteúdos técnicos da Tropk, com foco em rastreamento, indexação, dados estruturados e acesso de agentes ao conteúdo.

---

[Todas as páginas em Markdown](<https://tropk.ai/sitemap.md>)