RAG (Retrieval Augmented Generation)
O que significa?
RAG, ou Retrieval Augmented Generation, é uma técnica em que um modelo de IA primeiro obtém informação relevante dos seus próprios documentos e gera uma resposta com base nela — com indicação das fontes. Como a resposta assenta nas suas fontes, a probabilidade de invenções (alucinações) é muito menor.
Por si só, um modelo de linguagem nada sabe dos seus contratos, manuais ou processos. O RAG resolve isso: em cada pergunta, o sistema procura primeiro as passagens mais relevantes na sua base de conhecimento e faz o modelo formular uma resposta a partir delas. O utilizador vê que fontes foram usadas e pode consultá-las.
O RAG é a base da maioria dos sistemas de conhecimento de IA empresariais. Funciona melhor quando as suas fontes estão bem organizadas e atualizadas — algo que acompanhamos durante a implementação.
Do conceito à aplicação?
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