Como contratar a D.I
Tecnologia e inovação

RAG (geração aumentada por recuperação): o que é e como se aplica?

RAG, ou geração aumentada por recuperação, é uma abordagem que combina busca de informações com um modelo de linguagem para produzir respostas contextualizadas. Antes da geração, o sistema recupera conteúdos relevantes em fontes selecionadas e os oferece ao modelo. No turismo, pode apoiar consultas a documentos e informações locais, sem garantir automaticamente exatidão ou atualização.

Buscar conteúdo antes de responder

A documentação técnica da Microsoft descreve RAG como um padrão que combina busca e modelos de linguagem. O fluxo recupera conteúdo, acrescenta esse material à entrada do modelo e gera uma resposta apoiada no contexto fornecido. [1] A busca pode utilizar diferentes técnicas, incluindo palavras-chave e recuperação vetorial.

RAG não é sinônimo de treinar novamente o modelo com documentos. O material recuperado é usado como contexto na consulta. Também difere de uma busca convencional: além de localizar trechos, há uma etapa de geração que os transforma em resposta. Essa transformação exige controles, pois pode introduzir omissões ou afirmações não sustentadas.

Consultar conhecimento do destino

Uma administração turística pode reunir regulamentos de visitação, orientações de atendimento, inventários e documentos de planejamento que são difíceis de consultar em conjunto. Uma aplicação com recuperação pode facilitar o acesso a esse acervo, apresentando referências que permitam conferir a resposta.

O benefício depende da qualidade documental. Horários vencidos, versões conflitantes e arquivos sem identificação comprometem o resultado mesmo quando a busca funciona. Para informação ao visitante, é importante distinguir conteúdo orientativo de informações que exigem confirmação imediata, como interdições e condições climáticas.

Construir uma base e avaliar respostas

  1. Selecione fontes autorizadas e registre autoria, data, validade, permissões e responsável pela revisão.
  2. Prepare os documentos para recuperação, preservando contexto e referência aos trechos originais.
  3. Defina que a aplicação deve citar as fontes e reconhecer quando não houver evidência suficiente.
  4. Teste perguntas reais, respostas sem suporte, documentos conflitantes e restrições de acesso.

Avalie separadamente se o sistema encontrou o trecho correto e se o modelo o utilizou de forma fiel. Monitore falhas e atualize o índice quando documentos forem alterados ou retirados.

Exemplo hipotético · não é um case da DI

Exemplo hipotético

Em um exemplo hipotético, atendentes consultam uma base de regras de visitação de equipamentos públicos. Ao perguntar sobre entrada de animais, recebem uma síntese com links para as normas pertinentes. Se duas versões divergem ou não há regra publicada, o sistema sinaliza a insuficiência e encaminha a confirmação ao responsável, em vez de inventar uma autorização.

Cuidados na aplicação

RAG não elimina alucinações nem transforma toda resposta em posição oficial. Conteúdos recuperados podem conter instruções maliciosas e devem ser tratados como dados, não como ordens. Preserve permissões documentais para evitar exposição de informações internas. Registre referências e testes, mas limite o armazenamento de perguntas quando contiverem dados pessoais.

Continue explorando

Inteligência artificialCuradoria de informaçõesFonte de dadosSegurança da informação

Fontes e referências

  1. Retrieval augmented generation (RAG) and indexes in Microsoft Foundry - Microsoft Foundry

Conteúdo explicativo. Os exemplos são hipotéticos e não representam resultados, certificações ou funcionalidades contratadas da Destinos Inteligentes.