A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) emergiu como uma técnica fundamental para aprimorar modelos de linguagem de grande porte (LLMs) ao integrar dados externos especializados e atualizados em tempo real. Este relatório explora metodologias avançadas para construção e otimização de sistemas RAG, abordando desde o pré-processamento de dados até técnicas de avaliação contínua do desempenho. Com base em análises comparativas de ferramentas como LangChain e Chroma, demonstra-se que estratégias como ajuste fino de modelos vetoriais, reclassificação hierárquica e compressão contextualizada de prompts elevam significativamente a precisão das respostas geradas, enquanto mitigam alucinações típicas dos LLMs tradicionais.

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A qualidade dos dados para sistemas é um tópico importante, tanto em artigos científicos, quanto para os diversos sistemas que servem as decisões estratégicas tomadas pelo mercado. A escolha para determinar o sucesso de um sistema que gera informações é uma função do objetivo do estudo, do contexto organizacional, do aspecto do sistema de informação abordado pelo estudo e a qualidade dos dados, que é um item essencial ​​​​​​​(DELONE; MCLEAN, 1992).

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A transformação digital nas empresas contemporâneas não são alavancadas por grandes saltos, mas por uma série de pequenas mudanças incrementais. Estas mudanças, executadas em iterações, proporcionam às organizações um tempo muito rico para assimilar feedbacks, incorporar inovações tecnológicas e avaliar em detalhes os impactos de cada modificação.

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