Acho que não é surpresa pra ninguém que muitas vezes quando perguntamos algo para os LLMs eles acabam inventando fatos, estudos imports de código que não existe — e tudo isso com uma grande certeza?
Esse comportamento conhecido como alucinação, é um dos maiores obstáculos para a adoção de IA em aplicações críticas. Quando seu produto precisa de fatos, e não de ficção, como garantir que o LLM permaneça fiel à realidade?
A resposta não é treinar um modelo maior, mas sim dar a ele uma "cola" em tempo real.
RAG — A prova com consulta
Imagine que seu LLM está fazendo uma prova. Mais especificamente uma prova de memória, ele responde com base apenas no que foi "estudado" durante a fase de treinamento. Se por acaso a informação com a qual o modelo foi treinado acaba ficando desatualizada, ele improvisa — e alucina.
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) transforma esse cenário em uma prova com consulta. Em vez de depender apenas da memória, o modelo primeiro recupera informações relevantes de uma base de conhecimento confiável — seus documentos, sua base de dados, sua API — e só então gera a resposta com base nesses fatos concretos.
Ele não está mais adivinhando. Ele está citando.
O RAG ancora as respostas do LLM em sua fonte de verdade, reduzindo drasticamente as alucinações e permitindo que você entregue respostas precisas e baseadas em dados atualizados. Pesquisas recentes, como o estudo "The Power of Noise" (Jan 2024), mostram que a qualidade dessa recuperação é o fator mais crítico. Se você entregar os documentos certos, o LLM brilha. Se entregar "ruído", ele se perde. O famoso garbage in, garbage out.
Construir um sistema RAG robusto não é apenas sobre conectar um LLM a um banco de vetores. É sobre dominar três pilares:
Chunking Inteligente: Como você divide seus documentos? A pesquisa aponta para técnicas semânticas e baseadas em conteúdo, que preservam o contexto muito melhor do que uma simples divisão por contagem de caracteres.
Recuperação Eficiente: A busca vetorial inicial que traz um conjunto amplo de candidatos.
Reranking Cirúrgico: Onde a mágica acontece. Um segundo filtro que analisa os documentos recuperados e os reordena, garantindo que o contexto mais relevante chegue ao topo.
Dominar esse fluxo é o que separa um chatbot que "acha" de uma aplicação de IA que "sabe".
Código na prática
A qualidade do RAG é diretamente impactada pela qualidade dos chunks. Se você dividir uma frase importante no meio, o contexto se perde. Se seus chunks forem muito grandes, você introduz ruído e pode estourar a janela de contexto do modelo.
A forma como você "fatia" seus documentos antes de inseri-los no banco de dados vetorial é uma decisão de engenharia crucial. Vamos explorar três estratégias, da mais simples à mais avançada, com código prático.