ARQUITETURA RAG E AGENTES

Resumo

Este artigo propõe uma pesquisa bibliográfica com o intuito de fornecer uma visão abrangente sobre a Arquitetura RAG (Retrieval-Augmented Generation) e a aplicação de agentes no contexto atual da Inteligência Artificial (IA). A arquitetura RAG combina técnicas de recuperação de informações com modelos de geração, proporcionando uma abordagem híbrida que melhora a eficiência e a precisão das respostas geradas por sistemas de IA. O planejamento adequado da arquitetura é crucial para o sucesso dos sistemas baseados em RAG, pois afeta diretamente a capacidade dos agentes de lidar com grandes volumes de dados e fornecer respostas relevantes. Neste artigo, os princípios fundamentais da Arquitetura RAG são explorados. Além disso, foi realizada uma análise crítica das contribuições e tendências emergentes na literatura sobre o tema. Os resultados da pesquisa indicam que, embora a Arquitetura RAG ofereça avanços significativos na interação entre agentes e dados, ainda existem desafios importantes a serem superados para sua adoção em larga escala. Este estudo busca contribuir para o entendimento desses desafios e fornecer insights para futuras pesquisas e implementações.