Modelo de linguagem mais fontes próprias de conhecimento — e porque a qualidade depende da preparação, não do modelo.
Categoria · IA & Agents
Modelo + fontes próprias.
Retrieval-Augmented Generation conecta um modelo de linguagem a uma base de conhecimento. Numa consulta, primeiro buscam-se na base passagens relevantes, que são entregues ao modelo como contexto, e só então o modelo gera a resposta.
Vantagem: o modelo responde com informações atuais ou específicas da empresa, sem precisar ser retreinado. E: as respostas vêm com citações, o que reduz alucinações e torna a revisão possível.
O que importa na prática.
A qualidade de um sistema RAG depende inteiramente da preparação das fontes — chunking, metadados, reranking, Evals. "Jogar num vector DB e seguir" raramente entrega bons resultados.
Usamos RAG para sistemas de conhecimento, consultores de produto, assistentes de vendas e documentação técnica consumida por equipas internas.
