RAG (Retrieval Augmented Generation): Potencializando LLMs com Dados Próprios

RAG revolucionou como usamos LLMs ao permitir acesso a dados específicos sem fine-tuning. Entenda como implementar.

O Que é RAG?

RAG combina:

1. Retrieval: Busca informações relevantes em sua base de dados
2. Augmentation: Enriquece o prompt com essas informações
3. Generation: LLM gera resposta baseada no contexto

Arquitetura Básica

Implementação de RAG LLM

Introdução

A implementação de modelos de linguagem com recuperação de informações (RAG) é uma técnica avançada que combina a capacidade dos modelos de linguagem de gerar texto com a habilidade de buscar informações relevantes em grandes bases de dados.

Benefícios

• Precisão Melhorada: A combinação de recuperação e geração melhora a precisão das respostas.
• Eficiência: Reduz o tempo necessário para encontrar informações relevantes.

Como Funciona

1. Consulta: O usuário faz uma pergunta.
2. Recuperação: O sistema busca informações relevantes.
3. Geração: O modelo de linguagem gera uma resposta baseada nas informações recuperadas.

Implementação Técnica

```python