O que é RAG?
Retrieval-Augmented Generation
É um método que permite à inteligência artificial produzir respostas através da obtenção de informações a partir dos seus dados atuais e privados.
Definição
RAG é uma técnica que permite à inteligência artificial responder a informações atuais ou especiais que não estão em sua própria memória, acessando-as de fontes externas. Graças a este método, o modelo vai além das informações que memorizou e cria respostas mais precisas e confiáveis com base nos documentos que você fornece.
Como funciona
O sistema primeiro entende a pergunta que você faz e verifica os documentos relevantes. Em seguida, apresenta as informações que encontra à inteligência artificial como um papel de anotações. A inteligência artificial lê essas notas e prepara uma resposta clara para você com sua própria habilidade linguística.
Onde é usado
É utilizado em documentos internos da empresa, manuais técnicos ou onde for necessário acompanhar as notícias da atualidade. É especialmente preferido reduzir o risco de fornecer informações falsas.
Costuma ser confundido com
Muitas vezes é confundido com o treinamento do próprio modelo, enquanto o RAG não treina o modelo, apenas o faz ler uma referência externa.
Perguntas frequentes
A inteligência artificial aprende sozinha ao usar o RAG?
Não, o RAG apenas busca informações externas para a questão atual, não acrescenta nada à memória permanente do modelo.
É necessária conexão com a Internet?
Não, se seus documentos estiverem armazenados em seu próprio computador ou servidor, eles poderão funcionar sem a necessidade de internet.
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Esta explicação foi escrita em linguagem simples para a TreScout e traduzida automaticamente do original em turco · a versão turca é a que vale. Se algo parecer errado ou faltando, escreva para hello@trescout.com. Ler em turco →