O que significa "Sistemas RAG"?
Índice
- Como Funcionam os Sistemas RAG
- Vantagens dos Sistemas RAG
- Desafios dos Sistemas RAG
- Lições Aprendidas
- Direções Futuras
Sistemas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) juntam duas partes principais: achar documentos que respondam a uma pergunta e usar um modelo de linguagem grande (LLM) pra dar respostas baseadas nesses documentos.
Como Funcionam os Sistemas RAG
- Buscando Informações: Quando alguém faz uma pergunta, o sistema procura documentos que tenham a ver com a pergunta.
- Gerando uma Resposta: Depois, o sistema pega os documentos encontrados e usa um LLM pra criar uma resposta que resuma ou responda a pergunta.
Vantagens dos Sistemas RAG
- Reduzir Erros: Eles ajudam a evitar respostas erradas que os LLMs podem dar sozinhos.
- Citar Fontes: Esses sistemas conseguem linkar de volta pros documentos originais que usaram pra formular as respostas.
- Menos Trabalho Manual: Os usuários não precisam adicionar informações extras nos documentos pra o sistema funcionar direitinho.
Desafios dos Sistemas RAG
Apesar das vantagens, os sistemas RAG têm limites. Eles podem ter dificuldade com:
- Encontrar os documentos certos.
- Depender muito dos LLMs, que ainda podem errar.
Lições Aprendidas
A partir do estudo de exemplos do mundo real, algumas ideias chave apareceram:
- Testar o quão bem um sistema RAG funciona só pode acontecer quando ele tá em uso, não só na teoria.
- A confiabilidade de um sistema RAG cresce e melhora com o tempo.
Direções Futuras
Existem várias áreas pra pesquisa e melhorias nos sistemas RAG que podem beneficiar a comunidade de tecnologia.