“Alucinações” acontecem quando modelos de IA geram respostas que parecem corretas, mas são, na verdade, inventadas. O RAG (Retrieval-Augmented Generation) ajuda a reduzir esse problema: o recurso permite que a IA busque informações em fontes externas e confiáveis antes de responder.
RAG é a sigla para Retrieval-Augmented Generation, ou Geração Aumentada por Recuperação, em português. É uma técnica que permite que modelos de linguagem consultem informações externas antes de responder, em vez de depender apenas do que aprenderam durante o treinamento.
Como o RAG funciona?
O funcionamento do RAG pode parecer técnico à primeira vista, mas a lógica é bastante intuitiva quando explicada passo a passo. Em vez de responder apenas com base no que “aprendeu” durante o treinamento, o modelo de IA consulta informações externas antes de formular a resposta.
Tudo começa com a criação de uma base de conhecimento, que pode incluir manuais, políticas internas, artigos, relatórios ou FAQs em diferentes formatos (textos, PDFs ou bancos de dados etc.).
Para que o sistema processe esse conteúdo, os documentos são fragmentados em partes menores e convertidos em representações numéricas chamadas vetores, que representam o significado do texto e permitem que o sistema compreenda o contexto das informações, não apenas palavras isoladas.
Quando você faz uma pergunta à IA, ela é convertida em um vetor. O sistema compara essa representação com as armazenadas na base de conhecimento para encontrar os trechos mais relevantes. Em outras palavras, ele busca as informações que se relacionam com a dúvida do usuário, mesmo que não utilizem exatamente as mesmas palavras.
Com o RAG em funcionamento, os trechos recuperados são combinados à pergunta do usuário em um único prompt enriquecido com informações externas, processo conhecido como augmentação.
Assim, o sistema produz a resposta com sua capacidade de geração de texto junto aos dados recebidos, o que torna o resultado mais preciso, atualizado e fundamentado em fontes reais, reduzindo o risco de informações inventadas.
Leia mais:
Após polêmica com fotos de mulheres e crianças, IA Grok limita edição de imagens para assinantes
Empresas de RH adotam inteligência artificial em entrevistas e seleção de candidatos
O RAG pode ser então usado em:
- Chatbots de suporte ao cliente, capazes de responder perguntas sobre produtos, garantias e políticas usando documentos oficiais da empresa;
- Assistentes internos corporativos, que ajudam funcionários a encontrar informações em manuais, políticas de RH ou relatórios;
- Pesquisa jurídica, médica e financeira, com possibilidade de analisar grandes volumes de documentos técnicos com mais precisão;
- Resumo de textos longos e complexos, como contratos ou relatórios, com base no conteúdo real das fontes;
- Sistemas de recomendação, que usam dados atualizados para sugerir produtos, conteúdos ou serviços de forma mais contextual.
O RAG está disponível para desenvolvedores através da API da OpenAI, Google, Anthropic e afins, que permitem acesso aos modelos das companhias, mas não funciona necessariamente nos apps como ChatGPT, Gemini e Claude, por exemplo. Nesses casos, os modelos são utilizados em soluções próprias, como chatbots corporativos e assistentes internos.
RAG elimina as alucinações?
Não, mas ajuda a reduzir o risco. Alucinações acontecem quando o modelo precisa responder a algo pouco representado em seu treinamento e, para não “ficar em silêncio”, acaba preenchendo as lacunas com informações inventadas, ainda que pareçam convincentes.
Com o RAG, o processo ocorre de outra forma: antes de responder, o sistema vai até uma base de dados mantida pelo usuário ou empresa e recupera trechos que tenham relação com a pergunta.
*Com informações de Canal Tech
