Buscar antes de responder
RAG é a sigla de retrieval-augmented generation, ou geração aumentada por recuperação. Na descrição do Azure AI Search, o padrão utiliza conteúdo próprio como base para respostas de um modelo de linguagem. Em vez de depender somente do conhecimento aprendido no treinamento, a aplicação recupera trechos relevantes e os fornece como contexto para a geração.
O processo conecta dois problemas: encontrar informação adequada e produzir uma resposta que a represente corretamente. Resolver apenas uma dessas partes não assegura um resultado útil para quem fez a pergunta.
Como os documentos entram no fluxo
A documentação da Microsoft descreve divisão de documentos em trechos, indexação e estratégias que combinam busca textual e vetorial. Também destaca desafios de atualização, limites de contexto e controle de acesso. Uma base de conhecimento precisa recuperar conteúdo que o usuário esteja autorizado a consultar.
A implicação prática é que o projeto começa no acervo: documentos legíveis, versões identificadas e regras de permissão fazem parte do funcionamento. Conectar um modelo a uma pasta sem organizar essas condições deixa questões importantes sem solução.
Encontrar um trecho não é entender tudo
Na referência de avaliadores de RAG do Microsoft Foundry, a qualidade da recuperação é examinada separadamente da qualidade da resposta. Há critérios para relevância, aderência ao contexto e completude. Essa separação permite investigar se uma falha veio da busca ou da forma como o modelo usou os materiais encontrados.
Um documento recuperado pode ser pertinente à pergunta e ainda assim não sustentar a conclusão apresentada. Por isso, a presença de uma fonte ao lado do texto não encerra a conferência do conteúdo.
Como avaliar a resposta final
O Azure Architecture Center distingue aderência às fontes de correção factual e recomenda combinar métricas de acordo com o objetivo da aplicação. O material também lembra que respostas de modelos podem variar, inclusive para solicitações semelhantes. Essa característica precisa ser considerada na avaliação.
Como critério editorial, um teste útil reúne perguntas reais, documentos esperados e respostas verificadas por responsáveis pelo assunto. Inclua situações em que a informação não existe no acervo. O sistema deve tornar essa ausência compreensível, em vez de preencher a lacuna com uma afirmação sem suporte. RAG oferece uma arquitetura de consulta; sua confiabilidade depende da operação completa.
Fontes e leitura complementar
Para aprofundar
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