Conte-nos sobre a sua experiência com o sistema RAG no projeto anterior.

O sistema RAG (Retrieval-Augmented Generation) é uma abordagem em PLN onde o modelo generativo é complementado com informações extraídas de fontes externas (por exemplo, bases de conhecimento ou documentos).

Na minha experiência em um projeto anterior, usamos RAG para criar um chatbot que podia responder a perguntas baseando-se não apenas no modelo treinado, mas também em dados atuais da base corporativa.

As principais etapas do processo:

• Indexação e preparação de dados externos usando representações vetoriais.
• Implementação de um mecanismo de busca por documentos relevantes de acordo com a consulta do usuário.
• Integração dos resultados da busca no modelo generativo, para que ele possa usar essas informações ao formular a resposta.

Isso permitiu melhorar significativamente a precisão e a atualidade das respostas, especialmente em tópicos especializados.