Simple Science

Ciência de ponta explicada de forma simples

O que significa "Sistemas RAG"?

Índice

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

  1. Buscando Informações: Quando alguém faz uma pergunta, o sistema procura documentos que tenham a ver com a pergunta.
  2. 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:

  1. Testar o quão bem um sistema RAG funciona só pode acontecer quando ele tá em uso, não só na teoria.
  2. 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.

Artigos mais recentes para Sistemas RAG