Geração Aumentada por Recuperação¶
O que é¶
RAG (Geração Aumentada por Recuperação, do inglês Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que combina um modelo de linguagem com um sistema externo de busca de informação — uma "base de conhecimento" — para melhorar a qualidade e a precisão das respostas geradas. Segundo o documento NIST AI 100-2e2025, RAG é "um tipo de sistema de IA generativa em que um modelo é combinado com um sistema separado de recuperação de informação (ou 'base de conhecimento'). A partir de uma consulta da pessoa usuária, o sistema RAG identifica informações relevantes dentro da base de conhecimento e as fornece ao modelo de IA generativa, como contexto, para que o modelo as use ao formular sua resposta. Sistemas RAG permitem que o conhecimento interno de um modelo de IA generativa seja modificado sem a necessidade de um novo treinamento".
Por que isso importa?¶
RAG é uma das formas mais comuns de adaptar um modelo de linguagem genérico para trabalhar com um conjunto específico de documentos — por exemplo, o acervo de uma instituição, uma coleção de fontes primárias ou a bibliografia de um projeto de pesquisa — sem precisar treinar ou ajustar o modelo em si. Isso é relevante para avaliar ferramentas de IA voltadas a pesquisa: uma ferramenta que usa RAG sobre uma base de dados confiável e bem curada tende a produzir respostas mais precisas e verificáveis do que um modelo de linguagem "puro", que responde apenas com base no que aprendeu durante o treinamento — embora RAG não elimine completamente o risco de erros ou alucinações.
Exemplo¶
Ferramentas de revisão de literatura acadêmica, como o Elicit e o Scite, usam uma abordagem próxima de RAG: em vez de responder apenas com o conhecimento genérico armazenado no modelo de linguagem durante o treinamento, elas primeiro buscam artigos relevantes numa base de dados acadêmica e depois usam o modelo para resumir ou responder com base nesses artigos recuperados — o que permite que as respostas citem fontes específicas e verificáveis.
Não confunda com¶
RAG não é sinônimo de busca semântica: busca semântica é a técnica usada para encontrar os documentos relevantes dentro da base de conhecimento; RAG é o processo mais amplo, que combina essa busca com a geração de uma resposta por um modelo de linguagem. Também não é sinônimo de ajuste fino: RAG não modifica os parâmetros internos do modelo — apenas fornece informação adicional no momento da consulta; ajuste fino, por outro lado, altera de fato o modelo.
Termos relacionados¶
Referências¶
- NIST Computer Security Resource Center. retrieval-augmented generation — Glossary (citando NIST AI 100-2e2025). csrc.nist.gov/glossary/term/retrieval_augmented_generation