Verbete Glossário
RAG
DIX7 2 min de leitura
Definição
RAG (geração aumentada por recuperação) é a técnica que busca trechos relevantes em documentos da empresa e os entrega ao modelo de IA junto com a pergunta, para ele responder com base neles.
A técnica foi descrita por Lewis e colegas em 2020, no artigo "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks". A ideia é combinar a memória do modelo com uma fonte externa que pode ser consultada e atualizada.
O fluxo básico tem três passos: a pergunta chega, o sistema procura os trechos mais relacionados numa base de documentos (manuais, contratos, atendimentos) e o modelo escreve a resposta usando esses trechos como apoio. Como a resposta parte de documentos conhecidos, é possível mostrar de onde veio cada informação.
RAG ajuda a reduzir respostas inventadas e permite usar dados que o modelo não viu no treinamento, sem retreinar nada. Não elimina o erro: se a busca trouxer o trecho errado ou a base estiver desatualizada, a resposta sai errada. A qualidade dos documentos pesa tanto quanto a do modelo.
Exemplo
O sistema interno da DIX7 guarda decisões, casos resolvidos e regras em documentos. Antes de responder, a IA busca os trechos relevantes desses documentos e responde com base neles: a resposta sai das fontes da empresa, e não só do que o modelo aprendeu no treinamento.
Fontes
Quem escreve