Geração Aumentada por Recuperação (RAG)

A RAG é uma técnica que permite a um modelo de linguagem de grande escala responder a partir dos seus próprios documentos: recupera as passagens relevantes de uma base de conhecimento e fornece-as ao modelo como contexto, de modo que as respostas se fundamentem nos seus dados, e não no treino geral do modelo.

A RAG resolve a maior fraqueza dos LLM no uso empresarial — não conhecem a sua informação específica e podem alucinar. Ao pesquisar primeiro uma fonte fidedigna (manuais, procedimentos, registos de manutenção) e fornecer os melhores resultados ao modelo, a RAG produz respostas fundamentadas e citáveis a partir dos seus próprios documentos. É a forma padrão de construir um assistente interno fiável sobre o conhecimento industrial.

Termos relacionados

Large Language Model (LLM) · Generative AI · Machine Learning (Industrial)

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