Glossário de IA
RAG (geração aumentada por recuperação)
RAG é a técnica de buscar trechos relevantes na sua base de conhecimento e entregá-los ao modelo junto com a pergunta, para que a resposta venha do seu conteúdo — e possa citar a fonte — em vez de sair da memória do modelo.
O fluxo tem duas metades. Antes: os documentos são quebrados em trechos, transformados em embeddings e guardados num índice. Depois: a pergunta do usuário vira embedding, o sistema recupera os trechos mais próximos e monta o prompt com eles.
O ganho é direto. A resposta passa a se apoiar em documento seu, dá para mostrar de onde veio, e atualizar o conhecimento é reindexar um arquivo — não retreinar nada.
A qualidade de um RAG se decide na recuperação, não no modelo. Trecho mal cortado, metadado ausente e versão antiga convivendo com a vigente produzem resposta errada mesmo com o melhor LLM do mercado.
Também aparece como: Retrieval-Augmented Generation, geração aumentada por recuperação.
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