O que é RAG?

Uma técnica que combina recuperação de informações com geração de texto para criar respostas mais precisas e atualizadas.

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Definição

RAG (Retrieval-Augmented Generation) ou Geração Aumentada por Recuperação é uma técnica que combina sistemas de recuperação de informações com modelos generativos para produzir respostas mais precisas, atualizadas e baseadas em fatos.

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Propósito

O RAG visa melhorar a precisão factual de modelos de linguagem, reduzir alucinações e permitir acesso a informações atualizadas que não estavam presentes durante o treinamento do modelo base.

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Funcionamento

O RAG funciona primeiro recuperando documentos ou trechos de texto relevantes de uma base de conhecimento, depois fornecendo essas informações como contexto adicional para um modelo generativo produzir respostas informadas.

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Exemplo

Um chatbot de atendimento ao cliente que busca informações atualizadas sobre produtos em uma base de dados em tempo real antes de gerar respostas, garantindo informações precisas sobre disponibilidade e especificações.

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Relacionado

Relacionado com Busca Semântica, Bases de Conhecimento, Embeddings, Bancos de Dados Vetoriais e Modelos de Linguagem aprimorados com conhecimento externo.

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Quer saber mais?

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