Glossário · Fundamentos de IA
O que é RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica em que o sistema de IA primeiro recupera trechos relevantes de uma base de documentos ou da web e depois gera a resposta usando esses trechos como apoio.
Também chamado de: Retrieval-Augmented Generation, Geração aumentada por recuperação.
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O termo foi apresentado em 2020 no artigo "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks", de Lewis e colegas. A ideia é combinar o que o modelo aprendeu no treinamento com uma memória externa consultada no momento da pergunta.
Na documentação do Google, RAG aparece como sinônimo de grounding: uma técnica para melhorar a qualidade, a precisão e a atualidade das respostas. Para quem produz conteúdo, a consequência prática é que trechos claros e autossuficientes são mais fáceis de recuperar e usar.
Exemplo
Um assistente de atendimento que busca a política de trocas atual da loja antes de responder ao cliente está usando RAG.