RAG: recuperação de contexto antes da geração
Fundamentos de Retrieval-Augmented Generation para responder com base em fontes controladas.
IA Aplicada · Atualizado em 10/08/2026
O problema que RAG tenta resolver
Modelos não conhecem automaticamente documentos privados ou atualizações recentes. Um pipeline de recuperação seleciona trechos relevantes e os fornece ao modelo.
Qualidade depende da recuperação
Chunking, metadados, busca, reranking e filtros influenciam mais que simplesmente escolher um modelo maior. Fontes precisam de governança.
Resposta deve manter limites
Quando não há evidência suficiente, o sistema deve admitir incerteza. Logs precisam preservar o contexto usado sem expor dados indevidos.
Como interpretar este conteúdo
Limitações
RAG reduz alguns tipos de erro, mas não garante fidelidade absoluta.
Continue pelo mesmo problema.
IA generativa x regras determinísticas
Comparativo para decidir quando usar modelo generativo, regras, busca tradicional ou combinação híbrida.
Como escolher um caso de uso de IA para um processo real
Matriz para avaliar valor, risco, contexto disponível, custo, reversibilidade e necessidade de supervisão humana.
Conexões recomendadas para aprofundar o tema.
Links calculados pelo cluster e por relações editoriais aprovadas; sugestões de IA só entram após revisão humana.
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Conteúdo explica critérios. Projeto exige contexto.
Se este tema está ligado a uma decisão real, o diagnóstico organiza objetivo, restrições, riscos e próximos passos.
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