Os Modelos de Linguagem Abrangentes (LLMs – Large Language Models) revolucionaram nossa interação com a tecnologia, permitindo que computadores compreendam e respondam a demandas humanas de forma versátil, desde a criação de textos até a resolução de questões complexas. Contudo, como toda tecnologia baseada em inferência, elas possuem uma limitação crítica: o risco de “alucinar”.
Essas “alucinações” são respostas que parecem corretas, mas que não se baseiam em dados verificáveis ou estão simplesmente incorretas. Imagine perguntar a uma IA sobre o resultado de um evento recente; ela pode fornecer uma informação desatualizada ou até mesmo inexistente, pois seu conhecimento está limitado à sua última data de treinamento.
Como a Geração Aumentada por Recuperação (RAG) Melhora a Precisão das Respostas da IA
Para endereçar essa lacuna de confiabilidade, surge a tecnologia de Geração Aumentada por Recuperação, ou RAG (do inglês, Retrieval-Augmented Generation). Na prática, o RAG funciona como um “bibliotecário especialista” que trabalha em conjunto com a LLM. Antes de a IA formular uma resposta, o RAG primeiro realiza uma busca em fontes de dados externas e atualizadas, que podem ser bases de conhecimento corporativas, manuais de produtos ou documentos específicos da empresa.
Com essas informações relevantes em mãos, o RAG as entrega à LLM, que as utiliza como fonte primária para construir a resposta final. Dessa forma, a resposta deixa de se basear apenas em seu conhecimento pré-treinado e passa a ser fundamentada em dados recentes e verificados, reduzindo drasticamente o risco de imprecisões.
A combinação de RAG e LLMs eleva o patamar das aplicações corporativas, especialmente em sistemas onde a precisão é crucial. No atendimento ao cliente, por exemplo, em vez de uma resposta genérica, a IA pode consultar a base de dados interna e fornecer uma solução exata para a dúvida sobre um produto, alinhada ao conteúdo da organização.
Além disso, o RAG resolve um desafio operacional e financeiro: a necessidade de retreinamentos constantes. Ele permite que o conhecimento proprietário de uma empresa seja incorporado às respostas da IA com agilidade e menor custo, garantindo que as equipes tomem decisões apoiadas em dados consistentes e relevantes.
Empresas que adotam o RAG não estão apenas melhorando o desempenho de suas ferramentas de IA. Estão construindo ecossistemas de dados mais robustos, capazes de utilizar informações internas e externas em tempo real, com impacto direto na operação, no atendimento e na tomada de decisão estratégica. Essa aliança entre busca e geração de linguagem é, sem dúvida, o que pautará a próxima fase na adoção corporativa de modelos generativos.
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