- 18-04-2025
- LLM
RAG melhora os LLMs ao integrar dados externos, oferecendo respostas mais precisas, atualizadas e verificáveis, reduzindo alucinações e aumentando a fiabilidade da IA.
Os Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), como o GPT-4, conquistaram grande notoriedade pela sua capacidade de gerar texto semelhante ao humano. No entanto, especialistas alertam que estes modelos não "sabem" realmente nada. Treinados com conjuntos de dados estáticos, os LLMs não têm acesso a informação em tempo real e podem produzir respostas imprecisas ou mesmo inventadas — um fenómeno conhecido como "alucinação". Apesar dos investimentos crescentes em modelos maiores, estes desafios continuam a ser um obstáculo, especialmente em áreas onde a precisão e a fiabilidade são cruciais.
Para colmatar estas limitações, está a ganhar destaque uma nova abordagem chamada Geração Aumentada por Recuperação (RAG). O RAG melhora os LLMs ao integrá-los com fontes de dados externas, permitindo que os modelos recuperem e referenciem informação atualizada e específica de domínio ao gerar respostas. Este método não só aumenta a precisão e a fiabilidade das respostas da IA, como também apoia aplicações em setores que exigem conteúdos atualizados e verificáveis. Com o RAG, o panorama da inteligência artificial começa a evoluir do entusiasmo para uma inteligência prática e fundamentada.