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O que significa RAG?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma técnica avançada de processamento de linguagem natural que combina o poder de grandes modelos de linguagem com a recuperação de conhecimento externo.

RAG significa Retrieval-Augmented Generation (Geração Aumentada por Recuperação). Aqui está um breve artigo sobre o assunto:

Retrieval-Augmented Generation (RAG) é uma técnica avançada de processamento de linguagem natural que combina o poder de grandes modelos de linguagem com a recuperação de conhecimento externo. Essa abordagem tem como objetivo aumentar a precisão e a confiabilidade das respostas geradas pela IA, fundamentando-as em informações factuais atualizadas.

In a RAG system, when a query is received, relevant information is first retrieved from a knowledge base or external sources. This retrieved information is then used to augment the input to a language model, providing context and factual grounding for the generation process. The result is a response that leverages both the language model's ability to understand and generate human-like text and the accuracy of retrieved information.

RAG offers several advantages:

  1. Improved accuracy: By incorporating external knowledge, RAG reduces the likelihood of generating false or outdated information.
  2. Adaptability: The knowledge base can be updated independently of the language model, allowing for more current responses.
  3. Transparência: Os sistemas RAG geralmente podem fornecer fontes para as informações usadas na geração de respostas.

As AI continues to evolve, RAG represents an important step towards more reliable and informative AI-assisted communication and decision-making.

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