Definição
Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma arquitetura de IA que melhora as saídas de grandes modelos de linguagem ao primeiro recuperar documentos relevantes de fontes externas e, em seguida, usar esse contexto para gerar respostas mais precisas e fundamentadas.
Aprofundamento
RAG aborda a limitação fundamental dos LLMs: seus dados de treinamento têm uma data de corte e eles podem alucinar fatos. Em um pipeline RAG, uma etapa de recuperação busca documentos relevantes, resultados da web ou registros de banco de dados antes que o LLM gere uma resposta. Isso ancora a saída em dados reais. Para aplicações que precisam de informações atualizadas, combinar RAG com uma API de busca em tempo real como Scavio garante que a etapa de recuperação sempre retorne resultados frescos. Arquiteturas comuns de RAG usam bancos de dados vetoriais para documentos armazenados e APIs de busca para dados web ao vivo, combinando ambos para janelas de contexto abrangentes.
Exemplo de Uso
Um bot de suporte ao cliente usa RAG para responder perguntas sobre produtos. Ele recupera as especificações mais recentes dos resultados de pesquisa do Google pelo Scavio e as combina com a documentação interna antes de gerar uma resposta, garantindo precisão sem necessidade de retreinamento.
Plataformas
Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é relevante nas seguintes plataformas, todas acessíveis através da API unificada do Scavio:
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