Modelos de linguagem possuem conhecimento amplo, mas uma empresa normalmente precisa responder perguntas com base em documentos próprios. RAG é uma arquitetura que permite recuperar informações relevantes e utilizá-las como contexto para a geração da resposta.
Como funciona o RAG?
O processo normalmente envolve ingestão dos documentos, divisão em trechos, criação de representações para busca, recuperação dos trechos relevantes e geração da resposta com esse contexto.
Por que dividir documentos em trechos?
Documentos grandes não precisam ser enviados integralmente em cada consulta. Trechos menores permitem recuperar somente as partes relacionadas à pergunta e ajudam a controlar o contexto utilizado.
Busca semântica e metadados
Representações vetoriais podem aproximar conteúdos por significado. Metadados como departamento, tipo de documento, data e nível de acesso ajudam a refinar a busca.
RAG não elimina a necessidade de fontes
Uma resposta de IA pode conter erros. Por isso, sistemas corporativos devem apresentar referências, trechos ou documentos utilizados quando possível.
RAG e permissões
A recuperação precisa respeitar autorização. Um usuário só deve receber trechos que poderia acessar pelo sistema original. Essa regra precisa estar presente na arquitetura e não apenas na interface.
Conclusão
RAG é uma forma prática de conectar modelos de linguagem ao conhecimento de uma organização. A qualidade depende tanto do modelo quanto da organização dos documentos, da busca e dos controles de acesso.
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