Arquitetura de IA que combina busca em bases de conhecimento com geração de texto por LLMs para respostas precisas.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) é a arquitetura mais utilizada em IA corporativa: o LLM recebe a pergunta, o sistema busca trechos relevantes em uma base de conhecimento (documentos, banco, intranet) via embeddings + vector database, e o modelo gera a resposta ancorada nesses trechos com citação de fontes. Vantagens sobre fine-tuning: conhecimento atualizado em tempo real, custo menor, auditabilidade, redução de alucinações. Componentes: ingestão (parsing, chunking, embedding), retrieval (busca híbrida vetorial + keyword + reranking), geração (com citações), avaliação (faithfulness, answer relevance). Variações modernas: GraphRAG, Agentic RAG, Multi-hop RAG. A Nobug implementa plataformas RAG corporativas seguras com LGPD by design.