A geração aumentada por recuperação (RAG) é uma metodologia que potencializa os grandes modelos de linguagem (LLMs), permitindo que eles consultem fontes de conhecimento externas antes de gerar uma resposta. Esses modelos são capazes de realizar uma variedade de tarefas, mas a RAG proporciona um diferencial ao alimentá-los com dados específicos.
Este processo é vantajoso para as empresas, pois oferece mais controle sobre o conteúdo gerado e garante que o modelo permaneça atualizado sem a necessidade de re-treinamento. A RAG é uma solução econômica que melhora a eficiência dos LLMs.
Aplicações da Geração Aumentada por Recuperação
- Geração de conteúdo, como poemas e roteiros criativos.
- Resumos de interações em processamento de linguagem natural (PNL).
- Tarefas de classificação em áreas como segurança cibernética.
Além disso, a RAG permite que aplicações de IA adaptem suas respostas com base em informações de fundo, sendo útil em assistentes de Excel que compreendem o contexto da planilha ou chatbots que personalizam interações com dados históricos do cliente.
