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