RAG Modular: Modelos de raciocínio podem substituir pipelines de recuperação tradicionais?

A kapa.ai experimentou um sistema modular de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) com modelos de raciocínio para simplificar seu assistente de IA e reduzir a necessidade de ajuste manual de parâmetros. Usando o modelo o3-mini, eles descobriram que, embora houvesse ganhos modestos na geração de código, o sistema não superou os pipelines RAG tradicionais em tarefas de recuperação principais, como qualidade de recuperação de informações e extração de conhecimento. O experimento revelou uma falácia "raciocínio ≠ experiência": os modelos de raciocínio carecem de experiência prática com ferramentas de recuperação e precisam de estratégias de prompt aprimoradas ou pré-treinamento para usá-las efetivamente. A conclusão é que o RAG modular baseado em raciocínio não é atualmente superior ao RAG tradicional dentro de restrições de tempo razoáveis, mas sua flexibilidade e escalabilidade permanecem atraentes.