RAG

RAG fornece contexto. Ele não retreina o LLM.

Retrieval-Augmented Generation combina recuperação de informação com geração. Quando uma pergunta chega, o sistema procura conteúdo relevante em uma base externa e adiciona esse conteúdo ao contexto enviado ao modelo.

Assim, o LLM pode responder usando informações que não estavam necessariamente presentes no seu treinamento original — como políticas internas, contratos, manuais, tickets, documentos técnicos ou dados atualizados.

PIPELINE

Da informação empresarial à resposta com evidência

Um pipeline de RAG normalmente possui uma etapa de preparação da base e outra de recuperação no momento da pergunta.

GROUNDING

Mais contexto não significa contexto melhor

Recuperar muitos documentos pode aumentar ruído e até piorar a resposta. Qualidade de parsing, chunking, metadados, filtros, embeddings, busca e reranking influencia diretamente o resultado.

Avaliar RAG exige medir tanto retrieval quanto qualidade da resposta final.

ENTERPRISE

RAG é uma ponte entre IA e conhecimento corporativo

RAG é especialmente útil quando o conhecimento muda com frequência, precisa permanecer fora do modelo ou deve ser filtrado de acordo com permissões do usuário.

A recuperação também precisa respeitar controles de acesso: um modelo não deve receber documentos que o usuário ou agente não poderia consultar diretamente.

Arquitetura de referência

Fontes autorizadas → extração e limpeza → chunks com metadados → embeddings e índice → busca híbrida → reranking → contexto com citações → resposta.

Exemplo empresarial: política de crédito

Um analista pergunta quais documentos são exigidos para uma operação. O sistema recupera a versão vigente da política, aplica filtros por perfil de acesso e responde citando os trechos. A decisão de crédito permanece com o fluxo de aprovação autorizado.

Como avaliar um RAG

Meça relevância e cobertura dos documentos recuperados, fidelidade da resposta às fontes, taxa de abstenção, latência e custo. Use perguntas reais e testes para documentos desatualizados, conflitantes ou sem permissão.

Quando RAG não é suficiente

RAG não executa transações nem garante veracidade. Para ações, combine com tools e aprovação humana; para cálculos determinísticos, use sistemas especializados. Quando não houver evidência suficiente, o agente deve reconhecer a limitação.

APROFUNDE

Conceitos relacionados

ARQUITETURA INTERATIVA

RAG em movimento: da pergunta à resposta

Explore como uma consulta a uma política de crédito percorre a arquitetura. Selecione uma etapa para inspecionar o que acontece.

Antes da pergunta: documentos autorizados passam por extração, divisão em trechos, geração de embeddings e indexação.

Simulação educacional. Nenhum documento real é consultado e nenhuma chamada a um modelo é realizada.

FONTES E LEITURAS

Referências técnicas

Documentação e publicações para aprofundar os conceitos apresentados. Links externos são oferecidos como referência, não como endosso de fornecedores.