RAG (Retrieval-Augmented Generation)

O que e RAG?

RAG (Retrieval-Augmented Generation) e uma arquitetura que melhora a precisao de modelos de linguagem ao buscar informacoes relevantes em bases de dados externas antes de gerar uma resposta.

Como funciona?

• Retrieval: o sistema busca documentos relevantes usando busca semantica
• Augmentation: os documentos encontrados sao adicionados ao contexto do prompt
• Generation: o LLM gera a resposta com base no contexto enriquecido

Beneficios do RAG

• Reduz alucinacoes da IA
• Permite acesso a dados atualizados sem retreinar o modelo
• Oferece respostas com referencias verificaveis

A Trilion utiliza RAG em solucoes corporativas para conectar modelos de IA a bases de conhecimento internas, como manuais, documentos e FAQs, gerando respostas contextualizadas e confiaveis.

RAG e considerado uma das tecnicas mais importantes da IA generativa moderna.