RAG (Geração Aumentada por Recuperação)
Última atualização: 10 de Junho de 2025
RAG, ou Geração Aumentada por Recuperação (do inglês, Retrieval-Augmented Generation), é uma arquitetura ou técnica avançada de Inteligência Artificial que aprimora a capacidade de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) ao conectá-los a fontes de conhecimento externas e atualizadas. Em vez de depender apenas do conhecimento "congelado" em seus parâmetros (adquirido durante o treinamento), os sistemas RAG primeiro recuperam informações relevantes de uma base de dados ou corpus de documentos e, em seguida, usam essas informações como contexto adicional para o LLM gerar uma resposta mais precisa, factual e contextualizada.
Essa abordagem ajuda a mitigar alguns dos problemas comuns dos LLMs, como alucinações (gerar informações falsas) e conhecimento desatualizado (pois o LLM pode acessar informações mais recentes do que seus dados de treinamento).
Como Funciona um Sistema RAG:
Um sistema RAG normalmente opera em duas fases principais:
- Fase de Recuperação (Retrieval):
- Quando o usuário faz uma pergunta (prompt), o sistema primeiro usa essa pergunta para buscar informações relevantes em uma base de conhecimento externa. Essa base pode ser um conjunto de documentos da empresa, artigos da Wikipedia, manuais técnicos, etc.
- Essa busca é geralmente realizada usando técnicas de recuperação de informação, como busca por similaridade de vetores (vector search), onde a pergunta e os documentos são convertidos em embeddings.
- Os trechos de texto mais relevantes (chunks) recuperados da base de conhecimento são selecionados.
- Fase de Geração (Generation):
- O prompt original do usuário é combinado com os trechos de texto relevantes recuperados na fase anterior.
- Esse prompt "aumentado" (contendo a pergunta original e o contexto recuperado) é então enviado para um LLM.
- O LLM utiliza tanto seu conhecimento interno quanto o contexto fornecido para gerar uma resposta final.
Benefícios do RAG:
- Redução de Alucinações: Ao basear as respostas em informações factuais recuperadas, o RAG ajuda a reduzir a probabilidade de o LLM inventar informações.
- Acesso a Conhecimento Atualizado: Permite que o LLM utilize informações que não estavam presentes em seus dados de treinamento originais, mantendo as respostas mais relevantes e atuais.
- Transparência e Citabilidade: Como o sistema recupera informações de fontes específicas, muitas vezes é possível citar as fontes usadas para gerar a resposta, aumentando a confiança e a verificabilidade.
- Personalização e Contextualização: Pode ser usado com bases de conhecimento específicas de um domínio ou empresa, permitindo que o LLM responda com informações altamente contextuais.
- Menor Necessidade de Re-treinamento Constante: Em vez de re-treinar massivamente o LLM com novos dados, pode-se simplesmente atualizar a base de conhecimento externa.
Aplicações Comuns:
- Chatbots de atendimento ao cliente que acessam manuais de produtos ou FAQs.
- Sistemas de perguntas e respostas sobre documentos internos de uma empresa.
- Assistentes de pesquisa que fornecem resumos e respostas baseadas em literatura científica recente.
- Ferramentas que ajudam desenvolvedores a encontrar soluções em documentações técnicas.
O RAG é uma abordagem poderosa para tornar os LLMs mais confiáveis, factuais e úteis em aplicações do mundo real, combinando a capacidade de geração de linguagem dos LLMs com a precisão de bases de conhecimento externas.