O que é Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é um modelo que combina técnicas de recuperação e geração, amplamente aplicado na área de processamento de linguagem natural (NLP).

A ideia central do RAG é aprimorar as capacidades dos modelos geradores por meio da recuperação de informações relevantes, melhorando assim a relevância e a precisão do texto gerado. Normalmente, o RAG opera primeiro recuperando segmentos de texto relevantes de uma base de conhecimento e, em seguida, usando esses segmentos como contexto para o modelo gerador.

Essa abordagem permite que o modelo aproveite não apenas seu conhecimento interno, mas também fontes de informação externas para melhorar a qualidade de sua saída. Um cenário típico para o RAG é em sistemas de perguntas e respostas, onde o modelo pode recuperar informações de um banco de dados com base nas perguntas dos usuários e gerar respostas mais informativas.

O futuro do RAG é promissor. À medida que as bases de conhecimento continuam a se expandir e a serem atualizadas, os modelos RAG poderão lidar melhor com perguntas complexas e fornecer respostas mais precisas. Além disso, o RAG pode ser aplicado a muitos outros campos, como geração de conteúdo e sistemas de diálogo.

No entanto, o RAG enfrenta alguns desafios. Questões como como recuperar informações relevantes de forma eficiente, como processar as informações recuperadas e como manter a coerência e a consistência no conteúdo gerado são pontos que merecem pesquisa. Apesar disso, as vantagens do RAG são evidentes, pois ele combina as forças da recuperação e da geração, melhorando significativamente o desempenho das tarefas de processamento de linguagem natural.