---

🔍 RAG: Aumentando LLMs com Dados Próprios

📌 Pra que serve

RAG (Retrieval-Augmented Generation) conecta seu LLM a bases de conhecimento externas — documentos, bancos de dados, APIs — antes de gerar respostas. Elimina alucinações, mantém informações atualizadas e custa menos que retreinar modelos. Ideal pra chatbots corporativos, sistemas de suporte e assistentes especializados.

🛠️ Passo a passo

1. Prepare seus dados
Reúna documentos, PDFs, FAQs ou registros em um repositório (S3, banco de dados, Confluence). Podem estar em HTML, Word, PowerPoint, PDF ou texto.

2. Converta para embeddings
Use um modelo de embedding (ex: Amazon Titan Embeddings) para converter seus documentos em vetores numéricos. Armazene numa vector database (Pinecone, Weaviate, ou o próprio Amazon OpenSearch).

3. Configure a recuperação
Quando um usuário faz pergunta, converta-a em vetor e busque documentos similares na base. Use busca semântica (não apenas keywords) pra relevância.

4. Aumentar o prompt
Pegue a pergunta original + documentos recuperados e mande tudo junto pro LLM. Exemplo:

Contexto: [documento relevante aqui]
Pergunta: Como funciona a política de férias?

5. Gere a resposta
O LLM responde baseado no contexto fornecido, com citações e rastreabilidade.

6. Atualize dados periodicamente
Configure atualização automática de embeddings (batch ou real-time) pra manter informações frescos.

💡 Dica:

Comece testando com Amazon Bedrock + Knowledge Bases — gerencia embeddings e recuperação automaticamente. Zero código de plumbing.

🔗 Links e instalação

Recurso oficial: https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/

Amazon Bedrock Knowledge Bases:
https://docs.aws.amazon.com/bedrock/latest/userguide/knowledge-base.html

Alternativa open-source (LangChain):

pip install langchain openai pinecone-client

Amazon Kendra (busca empresarial):
https://aws.amazon.com/kendra/

Começar grá
tis: Crie conta AWS e use Free Tier pra testes iniciais.