🔍 RAG Pipeline: Aumentando LLMs com Conhecimento Externo
📌 Pra que serve
Um RAG (Retrieval-Augmented Generation) conecta seu LLM a fontes de dados externas — PDFs, documentos internos, bases de conhecimento — para que ele responda com informação real em vez de só usar dados de treino. Ideal pra chatbots de suporte, busca interna em empresas e sistemas de perguntas-respostas que precisam de fatos atualizados.🛠️ Passo a passo
1. Coleta e limpeza de documentos
Reúna seus arquivos (PDFs, Word, markdown). Remova duplicatas, navegação, erros de formatação. Comece com 20–50 documentos representativos antes de escalar.
2. Divida documentos em chunks
Fragmente seus textos em pedaços de 300–500 tokens. Adicione pequenas sobreposições entre eles pra não perder contexto. Exemplo: se um parágrafo importante fica entre chunks, deixe ele aparecer em dois.
3. Gere embeddings (vetores)
Converta cada chunk em números usando um modelo de embedding (Sentence Transformers, BGE, OpenAI). Esses vetores capturam o significado semântico.
4. Armazene em banco vetorial
Jogue embeddings + texto original + metadados (fonte, data, categoria) num vetor database. Opções leves: Chroma (local). Escalável: Qdrant, Weaviate, Pinecone.
5. Retrieve e reranque
Quando o usuário faz uma pergunta:
- Converta a pergunta em embedding
- Busque chunks similares no banco (top 5–10)
- Reranque pra trazer os mais relevantes pro topo
6. Gere resposta com citações
Passe a pergunta + chunks recuperados pro seu LLM. Instrua-o: "Responda só com base no contexto fornecido. Se não souber, diga que os dados não mencionam." Preserve links/IDs pra citar fontes.
7. Avalie o pipeline
Crie 20–50 perguntas de teste. Verifique: (a) se os docs certos foram recuperados, (b) se a resposta é fiel ao contexto, (c) tempo de latência, (d) custo por query.
💡 Dica:
Use hybrid search (busca semântica + palavra-chave) quando suas perguntas têm termos téc nicos ou nomes de produtos — pega o que só vetores perderiam.🔗 Links e instalação
Stack recomendado:
- Embedding:
pip install sentence-transformers→ download BGE - Vector DB:
pip install chromadb(prototipagem rápida) - Orquestração:
pip install langchainoupip install llamaindex - LLM: OpenAI API, Llama 2, Mistral
Referência completa: https://skillifysolutions.com/blogs/artificial-intelligence/rag-pipeline-explained/
Projetos iniciais:
1. Indexe FAQs da sua empresa, responda perguntas
2. Ingira seus docs internos, crie busca inteligente
3. Teste hybrid search vs. semantic search puro
Comece simples, medir e itere. Não complique com GraphRAG ou agentic RAG até reconhecer qual é o gargalo.