Nota: Para informações de instalação, instruções de uso e problemas conhecidos, consulte o arquivo Setup.md.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma técnica que combina sistemas de recuperação de informações com modelos de linguagem generativa. Esse método melhora significativamente as respostas dos modelos de IA, tornando-as mais precisas e contextualmente relevantes.
Os sistemas RAG funcionam em duas etapas principais:
- Retrieval (Recuperação): Busca informações relevantes em uma base de conhecimento
- Generation (Geração): Usa essas informações para gerar respostas mais informadas
Embeddings são representações numéricas densas de textos em formato de vetores. Eles capturam o significado semântico das palavras e frases, permitindo que textos com significados semelhantes tenham representações vetoriais próximas no espaço matemático.
Busca vetorial é uma técnica que permite encontrar documentos similares a uma consulta comparando seus vetores de embeddings. Em vez de buscar por correspondência exata de palavras-chave, a busca vetorial encontra conteúdo semanticamente similar usando métricas de distância como similaridade de cosseno.
- Compreensão semântica: Captura o significado ao invés de apenas palavras-chave
- Eficiência: Algoritmos otimizados permitem pesquisas rápidas mesmo em grandes conjuntos de dados
- Multilinguismo: Funciona bem entre diferentes idiomas quando usando embeddings apropriados
- Resistência a variações: Encontra resultados relevantes mesmo com formulações diferentes da consulta
Chunking é o processo de dividir documentos grandes em pedaços menores para processamento eficiente. Isso é crucial para RAG porque:
- Modelos de linguagem têm limitações de contexto
- Chunks menores facilitam a recuperação precisa de informações
- Permitem indexação e busca eficientes
- Conhecimento atualizado: Acessa informações não presentes nos dados de treinamento originais
- Rastreabilidade: Pode citar fontes para suas respostas
- Redução de alucinações: Diminui significativamente a geração de informações falsas
- Especialização: Pode ser adaptado para domínios específicos
O sistema RAG combina o melhor da recuperação de informações e geração de linguagem natural. Isso resulta em respostas mais precisas, confiáveis e úteis, especialmente em contextos onde a precisão factual é crucial. Esta implementação usando Ollama demonstra como construir um sistema RAG eficiente e personalizável, que pode ser adaptado para diversos casos de uso e domínios de conhecimento.