Chatbot RAG
Um chatbot RAG é uma IA conversacional que usa geração aumentada por recuperação: procura informação relevante numa fonte de conhecimento no momento de responder e usa esse conteúdo recuperado para fundamentar a sua resposta, em vez de depender apenas do que o modelo memorizou durante o treino.
RAG significa geração aumentada por recuperação. Um chatbot RAG combina um modelo de linguagem grande com um passo de recuperação: quando um utilizador faz uma pergunta, o sistema procura primeiro numa fonte de conhecimento (artigos de ajuda, documentação de produto, políticas, tickets anteriores) as passagens mais relevantes e depois passa-as ao modelo como contexto, para que a resposta gerada se baseie em informação real e atual e não apenas nos dados gerais de treino do modelo.
Mecanicamente, a fonte de conhecimento é normalmente dividida em fragmentos, convertida em embeddings vetoriais e armazenada numa base de dados vetorial ou num índice de pesquisa. No momento da consulta, a pergunta do utilizador é convertida em embedding e comparada com esse índice para recuperar as passagens mais próximas. Essas passagens são inseridas no prompt e o modelo gera uma resposta que se baseia nelas, muitas vezes com citações de volta à fonte.
A principal vantagem do RAG face a um modelo de linguagem simples é a precisão e a atualidade. Como as respostas estão ligadas ao conteúdo recuperado, um chatbot RAG consegue refletir informação que não existia quando o modelo foi treinado, manter-se alinhado com as suas políticas específicas e reduzir as alucinações ao dar ao modelo material fidedigno com que trabalhar. Atualizar a base de conhecimento atualiza as respostas do bot. Sem necessidade de voltar a treinar o modelo.
O RAG não é uma solução mágica. A qualidade das respostas depende muito da qualidade da recuperação: se ao índice faltar conteúdo, estiver mal fragmentado ou devolver passagens irrelevantes, o modelo ainda pode produzir respostas erradas ou vagas. Os bons sistemas RAG investem em conteúdo de origem limpo, numa fragmentação sensata, numa forte ordenação dos resultados e em verificações de fundamentação que impedem o modelo de se afastar do que foi recuperado.
O Mercateer assenta neste modelo centrado no conhecimento. Cada agente recupera informação da sua própria documentação, FAQ e políticas e fundamenta as respostas nesse material, para que se mantenham precisas e conformes às políticas, mais próximas de um sistema RAG bem construído do que de uma árvore de decisão programada que só conhece os caminhos que alguém montou à mão de antemão.
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