O que é RAG na IA?
O RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que permite que modelos de linguagem consultem informações externas antes de responder, em vez de depender apenas do que aprenderam durante o treinamento. Isso ajuda a reduzir o problema das “alucinações”, que acontecem quando modelos de IA geram respostas que parecem corretas, mas são inventadas.
Como o RAG funciona?
O funcionamento do RAG começa com a criação de uma base de conhecimento, que pode incluir manuais, políticas internas, artigos, relatórios ou FAQs em diferentes formatos. Os documentos são fragmentados em partes menores e convertidos em representações numéricas chamadas vetores, que representam o significado do texto e permitem que o sistema compreenda o contexto das informações.
Quando uma pergunta é feita, ela é convertida em um vetor e comparada com as representações armazenadas na base de conhecimento para encontrar os trechos mais relevantes. Os trechos recuperados são combinados à pergunta do usuário em um único prompt enriquecido com informações externas, processo conhecido como augmentação. Assim, o sistema produz a resposta com sua capacidade de geração de texto junto aos dados recebidos, o que torna o resultado mais preciso, atualizado e fundamentado em fontes reais.
Principais usos do RAG
A possibilidade de conectar modelos de IA a dados reais e atualizados abre espaço para:
- Chatbots de suporte ao cliente, capazes de responder perguntas sobre produtos, garantias e políticas usando documentos oficiais da empresa;
- Assistentes internos corporativos, que ajudam funcionários a encontrar informações em manuais, políticas de RH ou relatórios;
- Pesquisa jurídica, médica e financeira, com possibilidade de analisar grandes volumes de documentos técnicos com mais precisão;
- Resumo de textos longos e complexos, como contratos ou relatórios, com base no conteúdo real das fontes;
- Sistemas de recomendação, que usam dados atualizados para sugerir produtos, conteúdos ou serviços de forma mais contextual.
O RAG não elimina completamente as alucinações, mas ajuda a reduzir o risco. Ele não está disponível para uso direto em aplicativos como ChatGPT, Gemini e afins, mas pode ser utilizado por desenvolvedores através da API da OpenAI, Google, Anthropic e afins.
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