Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma técnica de IA que combina a recuperação de informações relevantes de uma base dados, permitindo que as respostas tenham mais contextos.
Imagine que você tem um amigo superinteligente, que sabe um pouco de tudo, mas ele também tem acesso a uma enorme biblioteca.. Quando você faz uma pergunta, ele não só usa o que já sabe, mas também dá uma olhada nos livros da biblioteca para te dar a melhor resposta possível baseado em alguma fonte de informação, que nesse caso seria os livros da biblioteca. Esse amigo é o RAG, ele combina o que já sabe com informações que recupera de uma base de dados gigante, garantindo que as respostas tenham mais contexto e sejam mais precisas.
Para que serve
RAG é usado para melhorar a relevância e a precisão das respostas geradas. Ele permite que seja recuperado informações de grandes bases de dados, na qual são usadas para criar respostas mais apropriadas. É útil em: chatbots e pesquisa de informações.
Como usar
Pense no RAG como um assistente virtual. Para colocá-lo para trabalhar, você precisa alimentá-lo com dados, seja fragmentos de textos, PDF, CSV, etc…
É como ensinar seu assistente a usar uma enciclopédia e combinar essas informações com o que ele já sabe.
Conclusão
O RAG representa um avanço significativo na geração de respostas mais contextuais e precisas por modelos de linguagem. Ao combinar a recuperação de informações com a geração baseada em IA, o RAG oferece uma solução poderosa para aplicações que exigem informações atualizadas e respostas detalhadas. No entanto, para tirar o máximo proveito dessa técnica, é essencial garantir que a base de dados seja mantida atualizada e que os desafios técnicos sejam adequadamente gerenciados.