RAG (Retrieval-Augmented Generation)

RAG (Retrieval-Augmented Generation, «geração aumentada por recuperação») é um método em que uma IA formula as respostas com base nas suas próprias fontes de conhecimento atualizadas, como documentação de produto, FAQ ou tabelas de preços. Em vez de responder apenas a partir dos dados de treino, a IA consulta primeiro os seus conteúdos e reduz assim, de forma significativa, as informações incorretas.

O que é RAG (Retrieval-Augmented Generation)?

RAG significa «Retrieval-Augmented Generation», em português algo como «geração de texto apoiada na recuperação». O nome descreve o processo em duas etapas: primeiro o sistema procura as passagens adequadas nos seus documentos armazenados (retrieval) e depois um Large Language Model formula uma resposta a partir delas (generation).

A diferença em relação a uma IA sem RAG é enorme. Um modelo de linguagem puro responde com aquilo que aprendeu durante o treino, o que pode estar desatualizado, e desconhece por completo os seus preços concretos, horários de funcionamento ou detalhes de produto. Com RAG, em contrapartida, a IA acede à sua base de conhecimento e mantém-se sempre atualizada. Se alterar uma informação nos seus documentos, a IA passa de imediato a responder com a nova versão. Não é necessário um novo treino.

Porque é que o RAG é importante para PME?

Para pequenas e médias empresas, o RAG é o componente decisivo para que um chatbot de IA se torne fiável em vez de criativo. Três razões:

• Menos informações incorretas. A IA responde a partir das suas fontes, não a partir do conhecimento geral da internet. Isso reduz consideravelmente o risco de uma alucinação da IA.
• Sempre atualizada. Novos preços ou prazos de entrega alterados são registados uma única vez na base de conhecimento. A IA utiliza-os de imediato.
• Rastreável. Os bons sistemas de RAG indicam a fonte de onde provém a resposta. Assim, você e a sua equipa veem em que se baseia a IA.

Combinado com uma pontuação de confiança, isto torna-se uma dupla segura: se a IA não encontra uma passagem adequada ou está insegura, transfere para um colaborador em vez de adivinhar.

Exemplo do mercado das PME

Imagine uma empresa de instalações elétricas no Porto que recebe diariamente as mesmas perguntas por WhatsApp: «Fazem aconselhamento sobre bombas de calor?», «Quanto custa um serviço de urgência ao fim de semana?», «Até quando consigo marcar uma visita na segunda-feira?»

A empresa carrega a descrição dos seus serviços, a tabela de preços e as FAQ na base de conhecimento. Quando um cliente pergunta agora pelo acréscimo do serviço de urgência, a IA procura a passagem adequada na tabela de preços e responde com o valor correto, por exemplo «taxa de deslocação de 45 € mais o valor por hora». Se o preço for ajustado mais tarde, a empresa altera apenas o documento. A resposta seguinte fica então automaticamente correta. Os pedidos que não estão cobertos chegam, através das regras de encaminhamento, diretamente ao colaborador certo.

RAG com a SendSeven

A SendSeven é uma plataforma de mensagens unificada que reúne todos os seus canais numa só caixa de entrada: WhatsApp, Telegram, SMS, Instagram, Messenger, e-mail, Live Chat e notificações push do navegador. O assistente de IA integrado funciona segundo o princípio do RAG: responde aos pedidos com base na sua própria base de conhecimento, em vez de recorrer apenas ao conhecimento do modelo.

Uma pontuação de confiança verifica cada resposta. Se a IA está segura e encontra uma fonte adequada, responde sozinha. Se está insegura, transfere de forma fluida para uma pessoa. Esta transferência híbrida entre humano e IA garante que nenhum cliente recebe uma resposta inventada. Todos os dados são tratados em conformidade com o RGPD e a plataforma é Made in Germany. Experimente 14 dias gratuitamente, sem cartão de crédito.