Geração aumentada por recuperação (RAG)
A geração aumentada por recuperação é uma técnica que fundamenta a saída de um modelo de linguagem em documentos fonte recuperados, em vez de depender unicamente de sua memória paramétrica. O sistema busca trechos relevantes de uma base de conhecimento, os fornece como contexto e pede ao modelo que responda usando apenas essa evidência.
Sinónimos: RAG, retrieval augmented generation, grounded generation, context augmentation
A geração aumentada por recuperação separa o que um modelo sabe daquilo com que foi treinado. No momento da consulta, o recuperador extrai os fragmentos mais relevantes de uma base de conhecimento mantida, e o modelo compõe uma resposta restrita a essa evidência. Isso reduz a alucinação, torna as respostas auditáveis por meio de citações e permite às equipes atualizar o conhecimento sem retreinar. Em um cenário governado, o RAG é o mecanismo que transforma uma pergunta em uma resposta fundamentada e citada que uma pessoa ou política pode verificar antes de confiar nela.