Educação e IA
RAG explicado para quem está começando
Geração aumentada por recuperação junta busca e modelo de linguagem: primeiro encontra os documentos certos, depois responde com base neles.
@raulelgreco1 min de leitura
RAG significa geração aumentada por recuperação (retrieval-augmented generation). O termo vem de um artigo de Lewis e colegas (Meta, 2020), que combinou um buscador de documentos com um modelo gerador.
Como funciona, em três passos
- Indexar: os documentos são divididos em trechos e transformados em embeddings.
- Recuperar: a pergunta do usuário também vira embedding, e os trechos mais parecidos são selecionados.
- Gerar: o modelo recebe a pergunta junto com os trechos e escreve a resposta.
Por que usar
- O modelo responde com base em documentos atualizados, sem precisar de novo treino.
- Dá para mostrar as fontes usadas em cada resposta.
- Reduz alucinações em perguntas sobre conteúdo específico, como manuais e políticas internas.
Onde costuma dar errado
- Trechos mal divididos, que cortam informações pela metade.
- Busca que traz trechos parecidos, mas irrelevantes.
- Contexto lotado demais, em que o modelo perde o que importa.
Comece simples, meça a qualidade da busca separadamente e só depois ajuste o resto.
Foto: Jason Leung / Unsplash.