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O que é RAG?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina recuperação de informação com geração de texto. Funciona em três passos: indexar, recuperar e gerar. Esta ferramenta mostra os passos 1 e 2.
1. Indexar
Divide o corpus em fragmentos (separados por uma linha em branco) e calcula o embedding de cada um: um vetor numérico que captura o seu significado.
2. Recuperar
Quando chega uma consulta, é calculado o seu embedding e comparado com os do corpus usando similaridade de cosseno. São devolvidos os K fragmentos mais similares.
O modelo
Num sistema RAG completo, um LLM recebe os fragmentos recuperados como contexto e gera a resposta. O modelo de embeddings é all-MiniLM-L6-v2 (~22 MB), o mesmo usado na ferramenta de similaridade semântica.
