Microaula em Método CELULA • Prévia Aberta

Para que o Gemini responda com base em milhares de manuais, processos judiciais ou documentos internos de uma corporação, você não precisa fazer treinamento de modelo do zero. O padrão da indústria é a arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation), que busca os trechos relevantes no momento exato da pergunta.

1. A Arquitetura RAG Moderna

Os componentes fundamentais de um pipeline de RAG:

• 1. Chunking (Fatiamento de Documentos): Divisão de textos longos em pedaços coerentes (chunks de 500 a 1000 tokens) com sobreposição para preservar contexto semântico;
• 2. Embeddings Vetoriais: Conversão dos textos em vetores matemáticos de centenas de dimensões utilizando o modelo text-embedding-004 do Google;
• 3. Banco Vetorial (Vector DB): Armazenamento dos vetores em bancos especializados (ChromaDB, Pinecone, pgvector) para permitir busca por similaridade de cosseno;
• 4. Recuperação e Aumento (Retrieval): Ao receber a pergunta, o sistema converte a pergunta em vetor, busca os 3 a 5 trechos mais semanticamente similares e injeta esses trechos no prompt do Gemini com exigência de citação de fontes.

2. Janela Longa vs RAG Tradicional

Com a janela ...