RAG

Definição

RAG, sigla para Retrieval-Augmented Generation, é uma abordagem que combina recuperação de conteúdo com geração de resposta. Antes de gerar, o sistema busca trechos relevantes em uma coleção e entrega esse material ao modelo para orientar a resposta.

As duas etapas do fluxo

A recuperação seleciona conteúdo pertinente a partir da consulta, por palavras ou por similaridade. A geração usa o modelo para redigir a resposta apoiada no material selecionado. Cada etapa tem sua própria configuração e validação.

O que RAG não faz

RAG não treina o modelo novamente e não garante ausência de erros. O sistema pode recuperar o trecho errado ou o modelo pode interpretar mal o material. A qualidade depende da coleção, das regras de busca e da verificação final da resposta.

Onde a resposta perde a base

No exemplo da base documental, a resposta repete a informação do trecho escolhido e cita a fonte. A falha provável acontece quando a recuperação seleciona um trecho parecido, mas que não responde à pergunta, e o modelo escreve sobre ele como se respondesse. A verificação confere se o trecho citado apoia a afirmação e se ele é o mais pertinente entre os resultados da busca. Quando a resposta e a fonte divergem, o problema pode estar na regra de relevância, na coleção ou na instrução que orienta a geração.

Aplicação na formação

Vibe Coding: Do Zero ao MVP

Na Formação Vibe Coding, o RAG permite que o assistente responda apoiado em documentação e trechos do projeto.

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