Quais são os componentes principais da Geração Aumentada por Recuperação (RAG) básica?

A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma abordagem no processamento de linguagem natural que combina a extração de informações relevantes de fontes externas com a geração de texto baseada nessas informações.

Componentes principais do RAG básico:

1. Recuperador (Retriever)

   • Modelo ou algoritmo que procura e extrai documentos ou fragmentos relevantes de uma base de conhecimentos ou corpus.
   • Geralmente usa métodos de busca por representações vetoriais (embedding) ou índices de busca tradicionais.

2. Gerador (Generator)

   • Modelo de geração de texto (por exemplo, transformador) que recebe a consulta original e os documentos extraídos.
   • Gera uma resposta considerando o contexto dos documentos recuperados.

3. Base de Conhecimentos (Knowledge Base)

   • Armazém de documentos, textos ou dados de onde a informação é extraída.

4. Integração do Recuperador e do Gerador

   • Mecanismo que combina os resultados da recuperação com a geração para melhorar a qualidade e precisão das respostas.

Dessa forma, a RAG permite criar respostas mais informadas e fundamentadas em contexto, combinando busca por conhecimentos e geração de linguagem natural.