RAG
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que recupera informações relevantes de uma base de conhecimento antes de pedir que a IA gere uma resposta.
RAG significa Retrieval-Augmented Generation. Em português, geração aumentada por recuperação. A ideia é simples: antes de responder, o sistema busca informações relevantes em uma base de dados, documentos ou artigos internos e entrega esse contexto para o modelo de IA.
Isso reduz a dependência do conhecimento genérico do modelo. Em vez de responder só com o que aprendeu no treinamento, a IA responde usando dados específicos da empresa.
Por que RAG é tão importante
RAG é uma das arquiteturas mais úteis para empresas porque permite criar assistentes que consultam documentação, políticas, histórico de tickets, propostas, contratos e bases de conhecimento sem precisar treinar um modelo do zero.
Como funciona na prática
- Documentos são preparados e divididos em trechos
- Cada trecho é indexado em busca textual ou vetorial
- A pergunta do usuário é usada para recuperar trechos relevantes
- Esses trechos são enviados ao LLM junto com a pergunta
- O modelo gera uma resposta baseada no contexto recuperado
Exemplo Prático
Um assistente interno de RH usa RAG para responder dúvidas sobre férias, benefícios e políticas da empresa consultando documentos oficiais antes de gerar a resposta.
Por que isso é importante?
RAG importa porque conecta IA generativa a conhecimento real da empresa. Isso aumenta utilidade, reduz alucinação e evita a necessidade de incluir documentos enormes no prompt.
Perguntas Frequentes (FAQ) sobre RAG
RAG substitui fine-tuning?
Em muitos casos, sim. Para dar conhecimento específico ao modelo, RAG costuma ser mais prático, barato e atualizável que fine-tuning.
RAG elimina alucinação?
Não elimina completamente, mas reduz bastante quando a recuperação de contexto é boa e a resposta é limitada às fontes encontradas.