Kelvi Maycon
/
24 de jul. de 2025
Imagine que você precisa de informações atualizadas para responder a uma pergunta complexa, mas o seu modelo de Inteligência Artificial (IA) foi treinado em dados até um certo período. Como garantir que a resposta seja embasada em materiais recentes?
Essa é a proposta do RAG IA, também conhecido como Retrieval-Augmented Generation. Nesta abordagem, o modelo não depende apenas do armazenamento interno de conhecimento. Ele também consulta bases externas para complementar os dados, garantindo conteúdo mais confiável, contextualizado e preciso.
O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
A sigla RAG vem de “Retrieval-Augmented Generation” e descreve a capacidade de um modelo de linguagem de buscar informações em bancos de dados ou documentos específicos, ao mesmo tempo em que gera novos textos.
Diferentemente de sistemas puramente memoriais, que se apoiam apenas em dados pré-treinados, o RAG visa trazer conteúdos sempre renovados.
Por exemplo, se o modelo precisar interpretar uma legislação editada recentemente, ele acessa diretamente o texto oficial de 2023, sem que seja necessário retreinar tudo. Desse modo, a IA age como um pesquisador que consulta fontes confiáveis no momento da dúvida.
Para que serve o RAG?
O RAG oferece uma solução concreta para tornar qualquer produção de conteúdo por IA mais robusta. Em cenários em que a precisão é fundamental — como consultoria jurídica, marketing ou análise financeira — a capacidade de buscar dados atuais faz toda a diferença.
Seja para verificar se uma lei publicada foi atualizada ou para confirmar dados de mercado liberados na última semana, o Retrieval-Augmented Generation garante respostas personalizadas com embasamento sólido.
Além disso, o método resolve algumas lacunas comuns em grandes modelos de linguagem, como as “alucinações” (quando a IA cria fatos sem base em dados), a dificuldade de citar fontes e as respostas imprecisas devido à defasagem de dados. Na prática, o RAG aprimora a confiabilidade de qualquer aplicação alimentada por IA.
Como funciona a RAG?
Para compreender como o RAG opera, vale segmentar o processo em quatro etapas principais, cada qual garantindo que o modelo responda de forma contextualizada:
Geração de embeddings
Quando o usuário faz uma pergunta, esse texto é convertido em embeddings, ou seja, vetores numéricos que representam a essência semântica da consulta.
Recuperação de dados
Simultaneamente, uma base de conhecimento (PDFs, relatórios, planilhas ou APIs) foi previamente convertida em embeddings. Ao comparar os vetores da pergunta com os do banco de dados, o sistema identifica quais documentos são mais relevantes.
Combinação com o prompt
O conteúdo selecionado é reunido ao prompt original, de modo que o modelo de linguagem não apenas leia a pergunta, mas também tenha acesso às referências externas.
Geração do texto final
Enriquecido pelas informações recentes, o modelo elabora uma resposta que une o conhecimento pré-treinado com o material atualizado recém-resgatado.
O que é o RAG em um LLM?
Os LLMs (Large Language Models) — como GPT-4o, Claude ou Gemini — são notórios por sua habilidade de gerar textos coerentes e sofisticados. Contudo, muitos enfrentam limitações no que diz respeito a dados com data posterior ao seu treinamento.
A inserção do RAG em um LLM permite que ele “saia” de seu armazenamento histórico e vá buscar recursos mais recentes, tal qual um profissional que pesquisa em sites confiáveis antes de escrever um relatório.
Benefícios do RAG para aplicações de IA
Redução de alucinações
Um dos grandes problemas na interação com modelos de texto avançados está nas “alucinações”, quando a IA preenche lacunas de conhecimento com conjecturas. O RAG atua diretamente nessa deficiência, pois o modelo recorre a dados concretos, minimizando a probabilidade de criar informações infundadas.
Aumento da precisão factual
Como as respostas são abastecidas por documentos atualizados, a chance de equívocos técnicos diminui expressivamente. Em áreas como finanças, medicina e direito, incrementar a segurança factual pode evitar grandes riscos e até mesmo implicações legais.
Uso de informações atualizadas
O universo muda em ritmo acelerado, e um relatório de meses atrás pode já estar obsoleto. Ao adotar a busca ativa, o RAG permite que os modelos sejam constantemente renovados, superando a barreira da defasagem.
Aumento da confiança dos usuários
A transparência de indicar a fonte onde a informação foi coletada gera muito mais segurança. Quando a IA nomeia exatamente de que documento ou estudo científico retirou dados, a credibilidade do sistema cresce exponencialmente.
Economia de recursos
Treinar ou atualizar um modelo robusto pode custar caro, tanto em dinheiro quanto em tempo. Por meio do RAG, basta mover documentos novos para a base e deixar que o sistema encontre e use o conteúdo. Assim, você evita processos pesados de retreinamento.
RAG e Fine-tuning: quando usar cada abordagem?
Existem projetos em que é mais vantajoso “ajustar” o modelo para tarefas específicas, prática conhecida como fine-tuning. Em outros cenários, o RAG brilha ao agregar dados novos com mais flexibilidade.
A fine-tuning pode ser preferível quando:
O serviço exige um tom de voz específico, com padrão de escrita único, repetitivo e altamente especializado;
Há necessidade de consolidar conhecimento interno e estilo de marca no próprio núcleo do modelo.
Já o RAG é excelente quando:
Você precisa de atualizações de forma constante, para incluir leis, índices de mercado ou notícias de última hora.
O custo de retreinamento seria muito elevado, tanto em infraestrutura quanto em horas de desenvolvimento.
Vale notar que ambas as abordagens podem coexistir. É possível ter uma instância treinada em terminologia interna, mas que também recorra a documentos externos para checar novidades ou casos particulares.
Aplicações práticas do RAG em diferentes setores
Em diversos segmentos, o RAG IA já vem otimizando fluxos de trabalho e possibilitando inovações. Observemos alguns exemplos:
Direito e Consultoria Jurídica
Um escritório jurídico pode centralizar legislações, jurisprudências e pareceres. Quando há uma nova lei, basta inserir o texto atualizado do Diário Oficial na base de dados, e o modelo será capaz de gerar relatórios e pontos de atenção ancorados nesses documentos vigentes.
Marketing e Vendas
Equipes de marketing podem alimentar a IA com resultados de campanhas recentes, estatísticas de redes sociais e tendências de mercado. Assim, criam estratégias que refletem o momento atual em detalhes, aprimorando a performance das ações.
RH e Treinamento Corporativo
Departamentos de Recursos Humanos conseguem armazenar políticas de contratação, manuais de boas práticas e dados de currículos. O RAG, então, auxilia no recrutamento ao cruzar os requisitos da vaga com perfis candidatos, economizando longas pesquisas humanas.
Como implementar RAG?
Para incorporar RAG ao seu projeto, alguns passos são essenciais:
Selecione as fontes de dados
Escolha quais documentos e bancos de dados deseja incluir (relatórios de vendas, decisões judiciais, publicações oficiais). A qualidade da fonte impacta diretamente a consistência das respostas.
Transforme os dados em embeddings
Convertendo o conteúdo em vetores, você possibilita buscas semânticas, tornando mais fácil a identificação de trechos relevantes.
Configure o sistema de busca
É necessário implementar ou optar por uma ferramenta de indexação vetorial, que compare suas bases de forma veloz e precise quais documentos melhor respondem a cada pergunta.
Integre com o modelo de linguagem
A “mágica” do RAG surge quando essas bases externas são vinculadas ao LLM. Na Adapta, por exemplo, é possível usar conectores (Flows) que guiam o processo de perguntas e respostas de maneira amigável.
Teste e refine
Avalie a acurácia das respostas e vá ajustando aspectos como relevância e curadoria de documentos. Esse aperfeiçoamento contínuo garante que o sistema esteja sempre pronto para as próximas consultas.
Desafios e limitações do RAG
Apesar de ser uma tecnologia promissora e eficiente, o RAG enfrenta algumas barreiras:
Curadoria de dados
Se a base tiver informações erradas, o modelo acabará gerando conclusões equivocadas. Manter uma base limpa e organizada é crucial.
Manutenção constante
Setores em rápida transformação exigem atualizações frequentes. Não é algo que se configura uma vez e “esquece”.
Complexidade de integração
O processo de vincular sistemas de IA e estruturas de busca vetorial exige certa especialização, principalmente quando o volume de dados é muito grande.
Custos de armazenamento
Quanto mais extensa a base de documentos, mais espaço se faz necessário, o que pode exigir investimentos adicionais em servidores ou serviços de nuvem de alta capacidade.
Uma RAG pode citar referências para os dados que recupera?
Sem dúvida. Um dos grandes diferenciais do RAG é justamente a habilidade de indicar de onde cada trecho específico foi extraído.
Se você consultar dados sobre uma pesquisa acadêmica, o modelo poderá apontar diretamente o link ou o título do periódico científico. Essa transparência reforça a confiança do usuário, que percebe que a resposta não saiu de “lugar nenhum”, mas sim de uma fonte rastreável.
Dentro da Adapta, temos soluções que facilitam esse tipo de referência. Por exemplo, usando o Adapta One, você consegue integrar documentos e permitir que a IA cite capítulo, página ou até seções específicas de um PDF.
Quais são as tendências futuras em IA generativa com RAG?
Apesar de já ser um recurso valioso, o RAG tende a evoluir ainda mais conforme a IA avança. Vejamos algumas tendências promissoras que podem moldar o futuro das aplicações:
Suporte a dados em tempo real
Modelos que se conectam a sensores industriais, dispositivos de internet das coisas ou até a vídeos ao vivo, trazendo respostas híbridas entre texto e contexto sensorial.
Suporte a múltiplos idiomas
Por meio de traduções automáticas e embeddings multilíngues, o RAG será capaz de pesquisar documentos diversos e gerar respostas coesas em vários idiomas.
Combinação de formatos variados
Não só texto, mas também imagens, áudios, vídeos e planilhas poderão ser incorporados, permitindo consultas multimodais ainda mais ricas.
Ferramentas no-code para RAG
Haverá plataformas intuitivas, em que qualquer pessoa — mesmo sem dominar programação — poderá configurar processos de busca vetorial, indexação e geração de conteúdo.
Implemente RAG com IA e eleve seus dados com a Adapta!
Na Adapta, acreditamos na capacidade de adaptação contínua. Nosso ecossistema de Inteligência Artificial Generativa integra modelos de ponta para que você experimente todo o potencial do RAG IA sem dor de cabeça.
Ao explorar o Adapta One, você une LLMs como GPT-4o e Gemini, aliando-os às suas fontes de dados internos ou externos.
Se precisar de especialistas virtuais sob medida, os Experts da Adapta podem ser treinados com as especificidades do seu negócio.
E para desenvolver suas habilidades, oferecemos cursos e trilhas de certificação que capacitam você a usar a IA na prática. Com nossa abordagem de aprendizado rápido e focado, qualquer pessoa pode se tornar um protagonista da revolução da inteligência artificial.
