RAG (Retrieval Augmented Generation) é uma técnica que combina busca de informação com geração de texto. Em vez da IA responder apenas com o que aprendeu no treinamento, ela primeiro busca documentos relevantes e depois gera a resposta baseada neles.
Por que isso importa?
LLMs puros têm um problema: o conhecimento deles é congelado na data do treinamento. Com RAG, você pode alimentar a IA com seus próprios documentos, manuais, base de conhecimento. A resposta será precisa e atualizada.
Como implementar
- Indexe seus documentos usando embeddings
- Quando o usuário faz uma pergunta, busque os trechos mais relevantes
- Envie esses trechos junto com a pergunta para o LLM
- O LLM gera a resposta usando os dados fornecidos
Caso prático brasileiro
Uma empresa de contabilidade em SP implementou RAG com a legislação tributária brasileira. O chatbot responde dúvidas de clientes citando artigos de lei atualizados, reduzindo 60% das ligações para suporte.
