O que é RAG na IA Generativa?

Natanael Pantoja
25 de jun.
2 min de leitura

RAG significa Retrieval-Augmented Generation — ou Geração Aumentada por Recuperação. É uma técnica que melhora a qualidade das respostas de modelos de IA, como o ChatGPT, combinando geração de texto com busca em bases de conhecimento externas.

Mas como funciona na prática?

1. Entrada do usuário (prompt): você faz uma pergunta ou solicitação.

2. Busca (retrieval): antes de responder, o modelo faz uma busca em uma base de dados (como documentos, PDFs, sites, FAQs, etc.).

3. Geração (generation): o modelo usa essas informações recuperadas para gerar uma resposta mais precisa, atualizada e fundamentada.

Na prática a interação com a IA acontece por meio de prompts que seria a pergunta que se busca responder. Veja alguns exemplos abaixo:

"Quais são os produtos mais vendidos da minha loja no último trimestre?"

Se o modelo não tiver acesso aos seus dados, ele vai “chutar” com base em conhecimento genérico.

Com RAG, ele pode buscar isso em seu banco de dados ou planilhas e responder:

“No último trimestre, os produtos mais vendidos foram: Camiseta Dry Fit Masculina, Garrafa Térmica de 1L e Luva de Treino Pro Grip.”

Alguns exemplos onde essa técnica vai ajudar a ter um sucesso nas respostas:

Atendimento ao cliente com base em documentos internos (manuais, políticas, scripts).

Análise de dados empresariais (vendas, NPS, feedbacks).

Resumo de grandes volumes de informação (pesquisas, relatórios).

Geração de conteúdo técnico com base em fontes confiáveis.

Essa técnica está sendo bastante explorada em chatbots corporativos com contexto interno, agentes de IA com acesso ao Notion, Google Drive, CRM, e em sistemas que precisam responder com base em dados não públicos

Conclusão

RAG é uma ponte entre o que a IA sabe e o que ela precisa consultar. Se você está estudando IA Generativa, aprender sobre RAG é essencial para construir soluções úteis, conectadas à realidade e aos dados do seu negócio.