Geração Aumentada por Recuperação (RAG): Estratégias de Implementação e Otimização

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.

Preparação Estrutural de Dados

Coleta e Segmentação Contextual

A qualidade de um sistema RAG depende diretamente da organização dos dados externos utilizados na recuperação contextualizada. O processo começa com a seleção criteriosa das fontes — documentos PDF corporativos, APIs ou bases SQL — seguida pela normalização dos dados em texto plano, eliminando ruídos estruturais como tabelas ou imagens não indexáveis sem processamento OCR prévio. Ferramentas como LangChain automatizam essa etapa, permitindo carregar formatos heterogêneos em pipelines padronizados.

A segmentação textual (chunking) exige equilíbrio entre granularidade informativa e coerência semântica. Métodos adaptativos, baseados em marcadores sintáticos como parágrafos, cabeçalhos ou pontuação específica, superam abordagens fixas ao preservar relações contextuais críticas. Por exemplo, documentos técnicos podem ser divididos por seções lógicas, enquanto transcrições dialogais seguem pausas naturais na fala. A adição de metadados descritivos — como tags temporais, autorias e categorias — amplia a eficiência da recuperação posterior, vinculando blocos textuais a atributos contextuais não explícitos no conteúdo bruto.

Vetorização Especializada

Modelos clássicos de embedding, como BERT ou GPT-AllMiniLM, frequentemente falham em capturar nuances terminológicas específicas de domínios especializados como medicina, direito ou finanças. O ajuste fino desses modelos, utilizando corpora setoriais, incrementa sua capacidade representacional através de transferência de aprendizado supervisionado ou semi-supervisionado. Em experimentos realizados no Databricks, demonstrou-se ganhos médios de Recall@10 superiores a 22% após treinamento incremental com documentos financeiros internos, em comparação com embeddings genéricos.

Bancos vetoriais escaláveis como Chroma e FAISS otimizam o armazenamento e a consulta rápida mesmo em grandes volumes de dados. Para cenários de alta dimensionalidade (superior a 768 dimensões), o Chroma oferece índices hierárquicos que balanceiam precisão e velocidade, enquanto o FAISS prioriza a eficiência de memória em clusters densos. A indexação com paralelização e particionamento horizontal (sharding) garante a escalabilidade para bilhões de registros, mantendo latências inferiores a 100ms em consultas complexas.

Otimização Dinâmica da Recuperação Contextual

Reclassificação Multinível
Após a recuperação inicial de K chunks similares, sistemas avançados aplicam camadas de reclassificação e filtragem secundária para elevar a relevância do contexto final entregue ao LLM. Técnicas híbridas, combinando métricas tradicionais como TF-IDF e BM25 com redes neurais cross-encoders treinadas em pares pergunta-resposta, criam rankings mais robustos contra variações linguísticas e sinônimos. Experimentos utilizando o LlamaIndex mostraram ganhos de F1-score de até 34% quando re-rankers baseados em BERT substituíram a similaridade cosseno direta de vetores brutos.

Expansão Adaptativa da Consulta

Reformular perguntas dos usuários por meio de query rewriting gera variações sintáticas e semânticas que ampliam a cobertura de busca nas fontes externas. Técnicas incluem a decomposição de perguntas em subquestões relacionadas — por exemplo, “Quais os sintomas da COVID longa?” → [“Sintomas persistentes pós-COVID”, “Efeitos crônicos do coronavírus”] — e o uso de modelos generativos para parafrasear a entrada original, preservando sua intenção primária. Em pipelines distribuídos, cada versão reformulada da consulta é disparada em paralelo, e os resultados são consolidados via agregações ponderadas pela confiança do modelo gerador de variantes.

Engenharia Preditiva Prompts Geracionais

Compressão Contextual Inteligente
O excesso de tokens em inputs aumentados reduz a capacidade de resposta dos LLMs, devido às restrições de custo em APIs como OpenAI/GPT-4. Isso demanda técnicas de compactação lossless da informação relevante. Ferramentas como o LLMLingua implementam algoritmos de atenção seletiva que identificam tokens críticos e descartam redundâncias, sem perder o contexto-chave. Essa abordagem reduz o tamanho dos prompts em até 70%, mantendo acurácia superior a 95% em benchmarks como o HotpotQA. A integração com frameworks populares, como o LangChain via ContextualCompressionRetriever, permite adoção imediata desses benefícios econômicos e de escalabilidade em sistemas RAG hospedados em GCP ou AWS.

Templates Dinâmicos Orient Domínio
Prompts estruturados modularmente melhor direcionam o LLM para gerar respostas alinhadas às expectativas dos usuários em domínios específicos como médico, jurídico ou técnico. Por exemplo, um chatbot jurídico pode utilizar um template em três estágios (“Identificar norma aplicável” → “Analisar jurisprudência correlata” → “Sintetizar conclusões orientadas à ação”), em que cada módulo é alimentado com chunks recuperados correspondentes a jurisprudências, leis e doutrinas. Essa abordagem reduz as alucinações e força o modelo a seguir um fluxo lógico ancorado em evidências concretas.

Para escrever este artigo, usei as seguintes referências:

DATABRICKS. RAG (Retrieval Augmented Generation) em Databricks. Disponível em: https://docs.databricks.com/aws/pt/generative-ai/retrieval-augmented-generation. Acesso em: 27 abr. 2025.

OPENWEBINARS. Tutorial: Crea un RAG de gestión interna de información. OpenWebinars. 2024. Disponível em: https://openwebinars.net/blog/tutorial-rag/. Acesso em: 27 abr. 2025.

MULTIMODAL DEV. How to Build a RAG Pipeline. Multimodal.dev. 2024. Disponível em: https://www.multimodal.dev/post/how-to-build-a-rag-pipeline. Acesso em: 27 abr. 2025.

DATABRICKS. Improving Retrieval and RAG: Embedding Model Fine-Tuning. Databricks Blog. 2024. Disponível em: https://www.databricks.com/br/blog/improving-retrieval-and-rag-embedding-model-finetuning. Acesso em: 27 abr. 2025.

UNIFOA. Modelo de TCC – Artigo Científico. Editora UNIFOA. 2022. Disponível em: https://editora.unifoa.edu.br/wp-content/uploads/2024/10/artigo-tcc-2022-1.pdf. Acesso em: 27 abr. 2025.

ORACLE. Retrieval-Augmented Generation (RAG) na IA Generativa. Oracle Brasil. 2024. Disponível em: https://www.oracle.com/br/artificial-intelligence/generative-ai/retrieval-augmented-generation-rag/. Acesso em: 27 abr. 2025.

NEURALMIND. O que é Geração Aumentada de Recuperação (RAG)? NeuralMind. 2024. Disponível em: https://neuralmind.ai/2024/03/05/o-que-e-geracao-aumentada-de-recuperacao-retrieval-augmented-generation-rag/. Acesso em: 27 abr. 2025.

LAKEFS. What is a RAG Pipeline? LakeFS. 2024. Disponível em: https://lakefs.io/blog/what-is-rag-pipeline/. Acesso em: 27 abr. 2025

MONGODB. Prompt Compression: Reduza o Tamanho dos Prompts e Aumente a Eficiência dos LLMs. MongoDB Developer Hub. 2024. Disponível em: https://www.mongodb.com/pt-br/developer/products/atlas/prompt_compression/. Acesso em: 27 abr. 2025.

Sobre o autor

Rodrigo Zambon: Sólida experiência em Metodologias Ágeis e Engenharia de Software, com mais de 15 anos atuando como professor de Scrum e Kanban. No Governo do Estado do Espírito Santo, gerenciou uma variedade de projetos, tanto na área de TI, como em outros setores. Sou cientista de dados formado pela USP e atualmente estou profundamente envolvido na área de dados, desempenhando o papel de DPO (Data Protection Officer) no Governo.