O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
RAG é uma técnica que busca informações relevantes em uma base de dados externa antes de gerar a resposta de um modelo de I.A., tornando as respostas mais precisas e atualizadas do que depender só do conhecimento treinado no modelo.
Um sistema RAG funciona em duas etapas: primeiro recupera (retrieval) os documentos ou trechos mais relevantes para a pergunta do usuário, geralmente usando busca vetorial; depois usa esses trechos como contexto para o modelo gerar (generation) a resposta final. É a técnica por trás de assistentes que respondem com base na documentação interna de uma empresa, sem precisar re-treinar o modelo a cada atualização de conteúdo.
- BlogRAG (Retrieval-Augmented Generation): o que é, como funciona e quando usarEntenda o que é RAG, como a técnica combina busca vetorial e modelos de linguagem, e quando faz sentido usá-la em vez de fine-tuning.
- ServiçoAssistente InternoUm assistente de I.A. treinado nos documentos e processos da sua empresa. Seu time pergunta, ele responde com a fonte.
- GlossárioLLM (Large Language Model)Um LLM é um modelo de I.A. treinado em grandes volumes de texto para prever e gerar linguagem natural, a tecnologia base por trás de assistentes como o Claude, usada tanto para conversar quanto para orquestrar agentes.
- BlogBase de conhecimento com I.A.: como criar um assistente interno que responde com a fonteO que é uma base de conhecimento com I.A., como funciona, como evitar respostas inventadas e como criar um assistente interno na sua empresa.
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